10.3969/j.issn.1004-9398.2015.06.006
基于人工蜂群算法的数据流聚类研究
聚类是数据挖掘领域非常重要技术之一,能发现数据中隐含的知识和价值,在数据流分析中有重要的意义.针对现有数据流聚类算法的不足,根据数据流特点提出了一种高效、可扩展的数据流聚类算法ABCCluStream.该算法借鉴了经典CluStream算法的在线一离线两阶段框架,根据蜂群算法的相关理论定义聚类过程中相关的参数、微簇聚类特征结构等,设计出了一种全新的算法.通过实验表明,本文所设计出的ABCCluStream算法具有聚类纯度高、可扩展性好的特点,能够产生高质量的聚类结果,适用于大规模的动态数据流聚类的分析和研究.
数据流、聚类、蜂群、适应度、收益率
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TP311(计算技术、计算机技术)
2015-12-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
24-29,35
