流数据聚类中多属性的计算-中国学术期刊网络出版总库

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流数据聚类中多属性的计算

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【英文篇名】	Multi-attribute Calculation in Clustering of Data Stream
【下载频次】	★★☆
【作者】	王立锟; 王君;
【英文作者】	WANG Li-kun; WANG Jun (School of Information Science and Technology; Southwest Jiaotong University; Chengdu 610031; China);
【作者单位】	西南交通大学信息科学与技术学院;
【文献出处】	重庆工学院学报(自然科学版) , Journal of Chongqing Institute of Technology(Natural Science), 编辑部邮箱 2009年 06期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	流数据; 聚类; 多维度; 多类别;
【英文关键词】	data stream; clustering; multi-dimension; multi-category;
【摘要】	针对传统聚类算法对维度较低的数据集和纯数值型数据或纯分类型数据聚类效果较好,却很难适用于多维度多类别属性数据计算的问题,提出一种依靠提取主要指标属性的多属性聚类算法,这些主要指标可以最大限度反映原来指标的信息.该方法针对多类别属性将所有变量放在一起进行处理,提高了聚类效率.
【英文摘要】	The traditional clustering algorithm is suitable for the low-dimensional data set and the data of cardinal number value or the data of pure classified attribute,but is not suitable for the multi-dimensional and multi-category attribute data.Considering multi-dimensional data,this paper gives a method of extracting the main prosperities.The extracted prosperities can reflect the original information to the greatest extent.Considering the multi-category attribute data,all the variables will be placed together...
【更新日期】	2009-07-23
【分类号】	TP301
【正文快照】	随着信息技术及网络的发展,一些新的数据类型出现了,比如传感器网络数据流、XML数据流、证券交易数据流、网络入侵监测等.连续的、近似无限的、时变的、有序且快速流动的数据元素组成的无限序列称为数据流.首先给出数据流的形式化定义:假设数据流由一系列按时间顺序连续到达的?

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