基于差异性采样的流数据聚类算法
Stream data clustering algorithm based on differential sampling
辽宁工程技术大学 软件学院, 辽宁 葫芦岛 125105
摘要
针对传统聚类算法对流数据进行聚类时面临时间复杂度高、存储空间需求大以及准确度较低的问题，提出一种基于差异性采样的流数据聚类算法。首先利用差异性采样法对流数据进行采样并用样本点构造核矩阵，然后利用核模糊C均值聚类算法对核矩阵中的点进行聚类得到一个带有标记的样本核矩阵，最后利用带有标记的样本核矩阵对流数据中的点进行划分。同时利用衰退聚类机制，实时更新样本核矩阵。实验结果表明，相比于传统聚类算法，该算法实现了更低的时间复杂度，同时实时聚类，得到较为理想的聚类结果。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61404069)
辽宁省教育厅科学研究项目(LJYL048)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.12.0808
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1646-1651
文章编号: 1001-3695(2019)06-010-1646-06
发布历史
[2019-06-05] 印刷出版
引用本文
邱云飞, 孙梦冉. 基于差异性采样的流数据聚类算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (6): 1646-1651. (Qiu Yunfei, Sun Mengran. Stream data clustering algorithm based on differential sampling [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (6): 1646-1651. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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