【摘 要】
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传统聚类算法无法实时处理足球运动员跑动产生的动态增量数据,为此提出一种基于簇特征的大规模跑动数据聚类算法。利用k-means算法对初始数据进行聚类,并保留聚类后各簇特征,
【基金项目】
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安徽省高校人文社科重点项目（SK2015A659）
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传统聚类算法无法实时处理足球运动员跑动产生的动态增量数据,为此提出一种基于簇特征的大规模跑动数据聚类算法。利用k-means算法对初始数据进行聚类,并保留聚类后各簇特征,当跑动过程产生的增量数据到来时,利用表示原始簇信息的簇特征与增量数据进行增量聚类,避免传统算法因需重新聚类而导致耗时过长的问题。针对k-means算法容易产生概念偏移的现象,利用簇特征快速检测,避免聚类结果不一致。实验结果表明,该算法能快速处理动态增量数据,且聚类结果一致。
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