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一种有效的数据流二次聚类算法
被引量：
2
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作者
胡学钢
曹永照
吴共庆
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第4期490-494,共5页
为提高数据分布不规则和含有噪音时的数据流聚类质量,提出了一种有效的数据流二次聚类算法TCLUSA.该算法基于分区思想,采用DBSCAN方法对每块分区进行聚类,以得到的簇的均值点作为其代表点,再用k-m eans对所获得的代表点进行聚类,算法采...
为提高数据分布不规则和含有噪音时的数据流聚类质量,提出了一种有效的数据流二次聚类算法TCLUSA.该算法基于分区思想,采用DBSCAN方法对每块分区进行聚类,以得到的簇的均值点作为其代表点,再用k-m eans对所获得的代表点进行聚类,算法采用分层结构保存每次聚类获得的簇参考点,直至获得最终结果.理论分析和实验结果表明,TCLUSA算法能有效提高数据流的聚类质量.
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关键词
数据流聚类
密度簇
参考点
k-均值参考点
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职称材料
题名
一种有效的数据流二次聚类算法
被引量：
2
1
作者
胡学钢
曹永照
吴共庆
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第4期490-494,共5页
基金
安徽省自然科学基金资助项目(050420207)
安徽省高校青年教师科研资助计划(2005jq1012)
文摘
为提高数据分布不规则和含有噪音时的数据流聚类质量,提出了一种有效的数据流二次聚类算法TCLUSA.该算法基于分区思想,采用DBSCAN方法对每块分区进行聚类,以得到的簇的均值点作为其代表点,再用k-m eans对所获得的代表点进行聚类,算法采用分层结构保存每次聚类获得的簇参考点,直至获得最终结果.理论分析和实验结果表明,TCLUSA算法能有效提高数据流的聚类质量.
关键词
数据流聚类
密度簇
参考点
k-均值参考点
Keywords
data stream clustering
reference point of density cluster
k-
means reference point
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种有效的数据流二次聚类算法
胡学钢
曹永照
吴共庆
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2009
2
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