【摘 要】
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提出一种不确定数据流上聚类算法(FDCUS),采用格结构和基于时间衰减模型的聚类机制来解决挖掘任意形状聚类问题.算法引入时间衰减因子,并考虑元组的存在概率,计算格的特征向
【机 构】
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江苏省信息融合软件工程技术研发中心,江苏江阴,214405江阴职业技术学院计算机科学系,江苏江阴,214405;
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提出一种不确定数据流上聚类算法(FDCUS),采用格结构和基于时间衰减模型的聚类机制来解决挖掘任意形状聚类问题.算法引入时间衰减因子,并考虑元组的存在概率,计算格的特征向量来统计流数据的概要信息.在聚类过程中,通过计算概率中心距离来衡量两个相邻强格或中间格是否“足够靠近”,从而选择合并,可以进一步提高聚类质量.此外,算法引入的动态孤立格的删除机制可以有效的对孤立格中的异常点进行定期删除,大大降低了算法的时空复杂度.在模拟数据集和真实数据集上的实验结果表明,FDCUS算法与其他算法相比可以取得较高的聚类质量和时间效率,并有较好的可扩展性.
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