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  1. 一种基于滑动窗口的不确定数据流聚类算法

  2. 针对不确定数据流上的聚类问题提出了一种新的聚类算法SWCUS,它采用滑动窗口缓存一段时间内的元组作为聚类对象,只存储新到达的数据,"淘汰"过时数据,以便获得高质量的聚类结果。另外它还应用k-means算法来生成初始微簇并且提出了一种新的离群点机制来排除离群点。实验结果表明,SWCUS算法与同类型的算法相比有较好的聚类效果和较快的聚类速度,而且其自身拥有很强的可伸缩性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:376832
    • 提供者:weixin_38686187