【摘 要】
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针对传统数据流聚类算法聚类信息损失大、不准确的缺点,提出一种基于维度最大熵的数据流聚类算法.采用动态数据直方图将数据维度划分为不同的维度组,计算各维度最大熵划分维
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61374166);教育部博士点基金项目(20120010110010);中央高校基本科研业务费专项基金项目(YS1404)
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针对传统数据流聚类算法聚类信息损失大、不准确的缺点,提出一种基于维度最大熵的数据流聚类算法.采用动态数据直方图将数据维度划分为不同的维度组,计算各维度最大熵划分维度空间簇,将相同维度簇的数据聚集成微簇,通过比较微簇的信息熵大小及其分布特点实现数据流的异常检测.该方法提升了聚类速度,克服了传统数据流聚类算法信息丢失的缺点.实验结果表明,所提出算法能够提高数据流异常检测的准确性和有效性.
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