【摘 要】
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针对传统聚类算法在处理大数据流时出现的效率低、性能差、响应慢、稳定性不足等问题，提出了一种实时流可控的聚类边缘计算算法（SCCEC）。首先，通过粗糙聚类方法对实时大数据元组进行预处理，确定聚类数量和中心点位置，并形成具有差异的宏聚类集合。其次，对获得的宏聚类集合进行采样处理，并以最大和最小距离进行K均值并行聚类，实现数据的精细聚类。最后，将完全聚类算法和边缘计算算法相结合，并在边缘计算框架下进行仿
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针对传统聚类算法在处理大数据流时出现的效率低、性能差、响应慢、稳定性不足等问题，提出了一种实时流可控的聚类边缘计算算法（SCCEC）。首先，通过粗糙聚类方法对实时大数据元组进行预处理，确定聚类数量和中心点位置，并形成具有差异的宏聚类集合。其次，对获得的宏聚类集合进行采样处理，并以最大和最小距离进行K均值并行聚类，实现数据的精细聚类。最后，将完全聚类算法和边缘计算算法相结合，并在边缘计算框架下进行仿真实验。实验结果表明，该算法相比传统聚类算法运行效率更高、计算质量更好、稳定性更强，可有效提高大数据聚类性能，并降低实时数据流误分类率。
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