并行自适应微粒群聚类算法加速大数据挖掘

本文档主要探讨了一种在2008年提出的并行自适应微粒群聚类算法，针对大规模数据挖掘中的聚类问题，尤其是在计算需求巨大的情况下。传统的聚类方法往往耗时较长，因此，研究人员通过引入自适应微粒群优化的思想，开发了一种并行版本的算法。 该算法的核心在于从多个并行的微粒群开始搜索，利用群体搜索技术的优势，减少了对初始条件的依赖。通过任务并行的方式，将数据集分割成若干子任务，在多核处理器或分布式系统上同时执行，这样可以显著降低单个粒子的计算压力，提高整体的计算效率。同时，部分异步通信策略的应用使得算法在保持高效的同时，还能减少通信开销，进一步缩短了算法的运行时间。 自适应参数动态优化是并行微粒群算法的关键特性，它能够根据算法的运行情况调整粒子的行为，防止群体因为缺乏迁移性而停滞不前，保持群体多样性，避免种群退化。这种特性有助于算法在处理复杂数据集时持续进化，提升聚类效果。 作者王华秋和廖晓峰，分别来自重庆工学院和重庆大学计算机学院，他们的合作展示了跨校际的研究合作优势。论文还提到了该算法得到了重庆市自然科学基金的资助，显示出研究的实用性和学术价值。 实验证明，这种并行自适应微粒群聚类算法在并行计算平台上表现出色，不仅加快了聚类过程的速度，而且提高了聚类的准确性。关键词包括并行聚类、自适应微粒群优化、任务并行和异步通信，这些都是当前数据挖掘领域的重要研究方向。 这篇论文提供了一种有效的解决大规模数据聚类问题的方法，对于提升计算效率和聚类质量具有重要意义，对后续的并行计算和数据挖掘研究有着积极的推动作用。