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高斯混合密度降解模型在数据流聚类中的应用
被引量：
1
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作者
朱启家
张伟
陈春燕
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2007年第6期891-894,共4页
针对数据流具有数据量无限且流速快的特点,将高斯混合密度降解模型应用于数据流聚类问题,在数据流中找出有效的高斯分量,并且合并相等的高斯分量.通过采用真实数据进行实验的结果表明,此方法能够有效解决数据流的聚类问题.
关键词
聚类
数据流
高斯混合降解模型
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职称材料
题名
高斯混合密度降解模型在数据流聚类中的应用
被引量：
1
1
作者
朱启家
张伟
陈春燕
机构
江南大学信息工程学院
出处
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2007年第6期891-894,共4页
文摘
针对数据流具有数据量无限且流速快的特点,将高斯混合密度降解模型应用于数据流聚类问题,在数据流中找出有效的高斯分量,并且合并相等的高斯分量.通过采用真实数据进行实验的结果表明,此方法能够有效解决数据流的聚类问题.
关键词
聚类
数据流
高斯混合降解模型
Keywords
clustering
data stream
Gaussian mixture density decomposition
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高斯混合密度降解模型在数据流聚类中的应用
朱启家
张伟
陈春燕
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2007
1
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