【摘 要】
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提出一种基于滑动窗口的概率数据流聚类方法PWStream。PWStream采用聚类特征指数直方图保存最近数据元组的信息摘要,在允许的误差范围内删除过期的数据元组;并针对数据流上概
【机 构】
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肥工业大学计算机与信息学院,铜陵学院信息技术与工程管理研究所
【基金项目】
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安徽省自然科学基金(No.090416247,No.070412055);安徽省高校自然科学研究计划项目(No.KJ2009B139);安徽省高等学校青年教师科研资助计划项目(No.2008jq1143)~~
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提出一种基于滑动窗口的概率数据流聚类方法PWStream。PWStream采用聚类特征指数直方图保存最近数据元组的信息摘要,在允许的误差范围内删除过期的数据元组;并针对数据流上概率元组提出强簇、过渡簇和弱簇的概念,设计了一种基于距离和存在概率的簇选择策略,从而可以发现更多的强簇。理论分析和实验结果表明,该方法具有良好的聚类质量和较快的数据处理能力。
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