基于GT4的聚类分析算法研究

务与传统的单机数据挖掘任务类似，本课题局部聚类算法使用传统的聚类算法K-平均方法，以K为参数，把N个对象分为K个簇，簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低［34］。本论文的数据挖掘任务主要是由局部网格节点实现的，下面就详细的介绍K-平均算法的主要执行过程如下：

　　（1）从数据集中任意选择K个对象作为各个簇的初始中心。

　　（2）根据现有的簇中心情况，利用距离公式计算其他对象到各个簇中心的距离。（可选的距离公式有：欧几里、行德公式、距离公式、曼哈坦距离公式、明考斯基距离公式）。

　　（3）根据所得各个对象的距离值，将对象分配给距离最近的中心所对应的簇。

　　（4）重新生成各个簇的中心。

　　（5）判断是否收敛。如果收敛，即簇不在发生变化，那么停止划分，否则，重复（2）到（5）。

　　K-平均算法是一个经典的聚类算法，将K-平均算法部署到GT4中，完成局部聚类算法的Web Service设计，部署方法与全局算法相似。

　　4.结论

　　基于GT4的数据挖掘系统中的数据挖掘服务资源有网格的中心控制节点（即全局节点）进行统一的管理，在局部网格节点挖掘过程中，根据其处理能力分配最佳的数据集给局部节点，从而使整个系统的计算负载相对均衡。其数据挖掘系统的规模可随着服务的多少动态伸缩。当系统要增加新的局部挖掘节点时，只需部署局部Web Service资源即可。将网格应用到分布式数据挖掘系统中，建立一个基于网格的数据挖掘系统，必将使其在各个领域都得到广泛的应用。