滑动窗口模型下的概率数据流聚类-中国学术期刊网络出版总库

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滑动窗口模型下的概率数据流聚类

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【英文篇名】	Clustering for probabilistic data stream over sliding windows
【下载频次】	★★★★☆
【作者】	程转流; 胡为成;
【英文作者】	CHENG Zhuanliu1; 2; HU Weicheng21.School of Computer and Information; Hefei University of Technology; Hefei 230009; China 2.Institute of Information Technology & Engineering Management; Tongling College; Tongling; Anhui 244000; China;
【作者单位】	合肥工业大学计算机与信息学院; 铜陵学院信息技术与工程管理研究所;
【文献出处】	计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2011年 04期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	概率数据流; 聚类; 滑动窗口; 直方图;
【英文关键词】	probabilistic data stream; clustering; sliding window; histogram;
【摘要】	提出一种基于滑动窗口的概率数据流聚类方法PWStream。PWStream采用聚类特征指数直方图保存最近数据元组的信息摘要,在允许的误差范围内删除过期的数据元组;并针对数据流上概率元组提出强簇、过渡簇和弱簇的概念,设计了一种基于距离和存在概率的簇选择策略,从而可以发现更多的强簇。理论分析和实验结果表明,该方法具有良好的聚类质量和较快的数据处理能力。
【英文摘要】	An effective clustering algorithm called PWStream for probabilistic data stream over sliding window is developed.The algorithm uses exponential histogram of cluster feature to store the summary information of the most recently arrived tuples,and outdated information is deleted within a certain guaranteed range of error.For the uncertain tuples in data stream,the concepts of strong cluster,transitional cluster and weak cluster are proposed in the PWStream.With these concepts,an effective strategy of choosing...
【基金】	安徽省自然科学基金(No.090416247,No.070412055); 安徽省高校自然科学研究计划项目(No.KJ2009B139); 安徽省高等学校青年教师科研资助计划项目(No.2008jq1143)~~
【更新日期】	2011-03-24
【分类号】	TP311.13
【正文快照】	数据流就是大量连续到达的、潜在无限的数据有序序列,对数据流进行聚类分析已成为数据挖掘的热点之一。最具代表性的数据聚类算法是Aggarwal提出CluStream算法[1]和HP-Stream算法[2]。针对CluStream算法只适应于球形聚类,不能支持任意形状聚类的缺点,Feng Cao等人[3]中提出了针

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