10.3969/j.issn.1000-386x.2020.11.042
基于自适应微簇的任意形状概念漂移数据流聚类
传统进化数据流聚类算法所需的数据维度、分簇大小等先验知识在实用中很难满足,上述参数的取值偏差对数据流的聚类性能产生极大的影响.对此设计一种基于自适应微簇的任意形状进化数据流聚类算法.设计递归的微簇半径更新机制,自适应地搜索微簇半径的局部最优值.采用最优路径森林组织宏簇的完全图,将能量值最高的微簇作为最优路径树的根节点,根据最优路径将新到达的数据分类.基于合成数据集和真实数据集均进行了仿真实验,结果表明该算法实现了较高的聚类准确率.
进化数据流、概念漂移、任意形状聚类、递归模型、最优路径森林
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TP391(计算技术、计算机技术)
广东省高等职业技术教育研究会一般课题GDGZ18Y095
2020-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
260-267
