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針對(duì) DBSCAN（ Density- Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚類(lèi)算法內(nèi)存占用率較高的問(wèn)題，文中將改進(jìn)的 DBSCAN聚類(lèi)算法與 Spark平臺(tái)并行聚類(lèi)計(jì)算理論相結(jié)合，對(duì)海量數(shù)據(jù)采用分而治之的辦法進(jìn)行聚類(lèi)處理，大幅減小了算法對(duì)內(nèi)存的占用率。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明，所提出的并行計(jì)算方法能夠有效緩解內(nèi)存不足的問(wèn)題，并且該方法也能夠用來(lái)評(píng)價(jià) DBSCAN聚類(lèi)算法在Hadoφ平臺(tái)下的聚類(lèi)分析效果，還能對(duì)兩種聚類(lèi)方法進(jìn)行對(duì)比分析，從而獲得較好的計(jì)算性能;且比在Hado平臺(tái)上的計(jì)算加速度提高了24%左右，因此可以用以評(píng)價(jià) DBSCAN聚類(lèi)算法在聚類(lèi)處理方面的優(yōu)劣。
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