作者：朱强,孙玉强 单位：四川省计算机学会;中国科学院成都分院 出版：《计算机应用》2014年第09期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJY2014090150 DOC编号：DOCJSJY2014090159 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 传感器节点的资源是有限的，高的通信开销会消耗大量的电量。为了减小分布式流数据分类算法的通信开销，提出一种高效的分布式流数据聚类算法。该算法包含在线局部聚类和离线全局协同聚类两个阶段。在线局部聚类算法将每个流数据源进行局部聚类，并将聚类后的结果通过序列化技术发往协同节点；协同节点得到来自不同流数据源的局部聚类信息后进行全局聚类。从实验中可以看出，当不断增加窗口的大小时，算法用于数据发送的时间恒定不变，算法的聚类时间和总的时间呈线性增长，即所提出算法的执行时间不受滑动窗口宽度和聚类个数的影响；同时该算法与集中式算法的准确性接近，并且通信开销远远小于相关的分布式算法。实验结果表明，该算法具有很好的可扩展性，可应用于对大规模分布式流数据源进行聚类分析。

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