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数据流的聚类是数据流挖掘的一个重要问题.提出一种针对混合属性的数据流聚类算法,它采用相异度来代替普通的聚类距离,并将等价相异度矩阵引入聚类过程.基于真实数据集的实验表明该算法比基地同类算法具有更好的聚类性能.
基于相异度矩阵的混合属性数据流聚类算法
【摘 要】
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数据流的聚类是数据流挖掘的一个重要问题.提出一种针对混合属性的数据流聚类算法,它采用相异度来代替普通的聚类距离,并将等价相异度矩阵引入聚类过程.基于真实数据集的实验
【机 构】
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东华大学
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2004年期
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