1、“.....则表明该点可能代表个新的聚类。对于分布在空间中的数据而言，个簇与另个簇之间般都是通过低密度区来区分的，也就是说，越大，该点越有可能成为新的聚类。在待聚类的数据集中，局部密度的计算公式如下式中的参数时，为截断距离，这是个可由用户进行自定义的距离临界值，根据专家学者的研究，给出了该参数较为合适的经验值，举个例子对其进行具体说明假设个数据集中用的算法，下面本文基于模型设计分布式密度峰值聚类算法，并在开源框架上实现该算法，具体的实现过程如下数据预处理由上文分析可知，数据集中的参数为截断距离，式给出了密度值的计算公式，基于以上前提条件，在对数据进行预处理的过程中，应当先对参数的大小进行确定。可对样本中各个点之间的距离进行分别计算，并将距离值按照从小到大的顺序进行排列，随后从中选取基于云计算的大数据处理及关键技术论文原稿的主要原因是，聚类中心点的密度都比较大......”。

2、“.....正因如此，使得聚类中心点的较大，会分布在图的上半部分，结合以上这两个方面的因素，可以从决策图中选取右上角的点，作为聚类中心点。随后再按照数据集当中，各个点之间的依附关系，便可以将每个点发送到其所依附点的聚类中，在此基础上，可推出数据集中任意点所属的聚类。通常情况下，大部分数据集当中，往往会存在些并不，另个属性是斥群值。越大则表明该点越有可能是聚类的密度中心，而越大，则表明该点可能代表个新的聚类。对于分布在空间中的数据而言，个簇与另个簇之间般都是通过低密度区来区分的，也就是说，越大，该点越有可能成为新的聚类。在待聚类的数据集中，局部密度的计算公式如下式中的参数时，为截断距离，这是个可由用户进行自定义的距离临界值，根据专家学者的研究，给出了该参数较为合适的经验据集中任意两点之间的欧式距离进行测量。当需要对维度较高度的大数据进行处理时......”。

3、“.....随着计算量的增大，在单机环境下，可能无法正常运行，由此对算法的性能和使用效果造成了定程度的影响。此外，该算法是基于单机的运行环境进行设计的，也就是说，该算法无法对分布式数据进行有效地处理，为了解决这问题，可对该算法进行分布式扩展。分布式扩展聚类算法的实现分布式计算摘要现阶段，云计算在以其自身的诸多特点，在各个领域中获得广泛应用。基于此点，文章首先对云计算进行概括性介绍，在此基础上，对基于云计算的大数据处理及关键技术进行论述。期望通过本文的研究能够对大数据处理效率的提升有所帮助。关键词云计算大数据聚类算法云计算概述最早提出云计算这概念的是谷歌公司的首席执行官，它是种全新的计算模式，可为用户提供付费服务。云计算的典型服务方式有种，软件即服数随之减少，大幅度缩短了程序的执行时间。可见，该算法具有定的推广应用价值。结论综上所述......”。

4、“.....在基于云计算进行大数据处理时，需要运用的关键技术为数据挖掘。本文重点对数据挖掘技术中的密度峰值聚类算法进行分析，论述了该算法的实现过程。在未来段时期，应当重点加大对大数据处理相关技术的研究力度，除对现有的技术进行改进和完善之外，还应开发些新的技术，从而的大数据处理技术探讨数字技术与应用，潘乐基于云计算的大数据处理技术研究物联网技术，蔡锦胜，基于云计算的大数据分析技术及应用，电脑编程技巧与维护，邢敏，互联网金融风险及防范对策的探讨，长春金融高等专科学校学报，。算法的特点与传统的聚类算法相比，该算法具有如下特点交互性无迭代性无依赖性。交互性这是该算法最为显著的特点之，与常用的聚类算法有所不同，该算法在执行前由此便可实现无需密码登录。为对本文提出的分布式密度峰值聚类算法的有效性进行验证，可通过大规模高维数据性能测试，由测试结果可知......”。

5、“.....副本的数量会逐渐变少，由此使得数据点之间距离计算次数随之减少，大幅度缩短了程序的执行时间。可见，该算法具有定的推广应用价值。结论综上所述，云计算为大数据处理提供了个有效的平台，在基于云计算进行大数据处据聚类算法云计算概述最早提出云计算这概念的是谷歌公司的首席执行官，它是种全新的计算模式，可为用户提供付费服务。云计算的典型服务方式有种，软件即服务平台即服务以及基础架构即服务，这种服务方式也可以说是云计算所具备的主要功能，在诸多领域中得到了应用实施。现阶段，云计算已经逐步成为大数据服务的基础平台，其所提供的资源层次性如图所示。基于云计算的大数据处理及关键技术论文原稿。软硬基于云计算的大数据处理及关键技术论文原稿更好地为大数据处理服务。参考文献孙海军基于云计算的大数据处理技术信息安全与技术，龚旭基于云计算的大数据处理技术探讨电子技术与软件工程......”。

6、“.....潘乐基于云计算的大数据处理技术研究物联网技术，蔡锦胜，基于云计算的大数据分析技术及应用，电脑编程技巧与维护，邢敏，互联网金融风险及防范对策的探讨，长春金融高等专科学校学报，。装和。随后对主机名及网络配置进行修改，主要包括子网掩码和服务器对每台计算机上的文件进行修改，经过修改之后，配置，由此便可实现无需密码登录。为对本文提出的分布式密度峰值聚类算法的有效性进行验证，可通过大规模高维数据性能测试，由测试结果可知，该算法所产生出来的数据点副本个数具有增长缓慢的特点，副本的数量会逐渐变少，由此使得数据点之间距离计算在进行具体计算的过程中，需要对数据集中任意两点之间的欧式距离进行测量。当需要对维度较高度的大数据进行处理时，该算法的实现需要完成大量欧式距离计算，随着计算量的增大，在单机环境下，可能无法正常运行......”。

7、“.....此外，该算法是基于单机的运行环境进行设计的，也就是说，该算法无法对分布式数据进行有效地处理，为了解决这问题，可对该算法进行分布式扩展。分，需要用户对聚类的个数进行指定，当计算出各个点的与值后，用户可按照这两个值对聚类的个数进行确定。基于云计算的大数据处理及关键技术论文原稿。软硬件环境的搭建本文所提出的算法需要通过搭建软硬件环境来实现。借助云计算开发环境中的，这是个开源分布式框架，并采用分布式编程模型。在搭建前，需要先行安装系统准备好计算机集群，分别在每台虚拟机上加理时，需要运用的关键技术为数据挖掘。本文重点对数据挖掘技术中的密度峰值聚类算法进行分析，论述了该算法的实现过程。在未来段时期，应当重点加大对大数据处理相关技术的研究力度，除对现有的技术进行改进和完善之外，还应开发些新的技术，从而更好地为大数据处理服务......”。

8、“.....龚旭基于云计算的大数据处理技术探讨电子技术与软件工程，李薇基于云计件环境的搭建本文所提出的算法需要通过搭建软硬件环境来实现。借助云计算开发环境中的，这是个开源分布式框架，并采用分布式编程模型。在搭建前，需要先行安装系统准备好计算机集群，分别在每台虚拟机上加装和。随后对主机名及网络配置进行修改，主要包括子网掩码和服务器对每台计算机上的文件进行修改，经过修改之后，配置式扩展聚类算法的实现分布式计算是种实用性较强的计算方式，具体是指多个处理及存储的软硬件系统，多个程序或并发进程在集中控制的方式，对任务进行处理。摘要现阶段，云计算在以其自身的诸多特点，在各个领域中获得广泛应用。基于此点，文章首先对云计算进行概括性介绍，在此基础上，对基于云计算的大数据处理及关键技术进行论述。期望通过本文的研究能够对大数据处理效率的提升有所帮助......”。

9、“.....这些点周围的点数量非常少，有的点周围甚至并不存在任何的数据点，其密度值较小。同时离群点与聚类点之间的距离较大，其斥群值也比较大，基于上述两个原因，可以选取决策图中右上角的点作为离群点。在上文中，对该算法的特点进行了简要介紹，虽然其优点较为明显，但在实际应用中发现，其也存在定的不足，主要体现在，该算法的实现必须对数据集中每个点的和进行计算，共有个点，这些点有中组合方式，对它们的组合距离进行排序，然后在这区间内，选取出组合距离为值，由式可知，局部密度代表了数依据数据集当中的和能够绘制出个决策图，为横轴坐标，为纵轴坐标。在该决策图中，分布着数量众多的决策点，按照点的具体分布情况，和都比较大的点通常会分布在图的右上角，可将这些但作为聚类的中心点。之所以这样做的主要原因是，聚类中心点的密度都比较大，出的位置处作为参数值......”。