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为了提高数据流的聚类质量和效率,采用等时间跨度滑动窗口技术,然后利用改进的微簇结构保存数据流的概要信息,最后利用微簇删除策略,定期删除过期、孤立微簇。基于真实数据集与人工数据集的实验表明：与传统基于界标模型的聚类算法相比,该算法可获得较好的效率、较小的内存开销和快速的数据处理能力。
时间滑动窗口内基于密度的数据流聚类算法
【摘 要】
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为了提高数据流的聚类质量和效率,采用等时间跨度滑动窗口技术,然后利用改进的微簇结构保存数据流的概要信息,最后利用微簇删除策略,定期删除过期、孤立微簇。基于真实数据集
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2011年5期
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