基于深度模糊聚类与分数小龙虾优化算法的大数据MapReduce聚类方法研究

来自某研究团队的研究人员针对大数据聚类中精度与效率难以兼顾的问题，创新性地提出分数小龙虾优化算法-深度模糊聚类(FCOA_DFC)模型。该研究通过MapReduce框架实现数据归一化与混合特征选择，采用融合分数微积分(FC)的小龙虾优化算法(COA)训练深度模糊聚类(DFC)参数，最终获得0.948的聚类准确度和0.928的Jaccard系数，为大数据分析提供了高效解决方案。

　　

这项突破性研究将深度模糊聚类(Deep Fuzzy Clustering, DFC)与创新的分数小龙虾优化算法(Fractional Crayfish Optimization Algorithm, FCOA)相结合，构建了面向大数据聚类的FCOA_DFC模型。研究团队巧妙运用MapReduce分布式计算框架，在映射器(mapper)阶段采用线性归一化技术预处理数据，并通过混合特征选择模型筛选关键特征。在归约器(reducer)阶段，通过分数微积分(Fractional Calculus, FC)增强的小龙虾优化算法(Crayfish Optimization Algorithm, COA)自动优化DFC参数，使聚类过程兼具数学严谨性与生物启发式智能。实验数据表明，该模型Jaccard系数和随机系数均达0.928，聚类准确率高达0.948，显著超越现有方法。这种融合分数阶计算智能与模糊聚类理论的技术路径，为处理高维度、大规模生物医学数据提供了新范式。