【摘 要】
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由于基于免疫的学习方法能够较好地适应数据流不断变化及高速处理的要求,本文据此提出一种基于免疫原理的数据流聚类算法(AIN-STREAM).该算法能够动态适应数据流的变化,并能
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由于基于免疫的学习方法能够较好地适应数据流不断变化及高速处理的要求,本文据此提出一种基于免疫原理的数据流聚类算法(AIN-STREAM).该算法能够动态适应数据流的变化,并能有效抑制噪声.AIN-STREAM通过建立与维护B细胞特征向量,从而能够根据用户的要求自动调整B细胞的识别区域,保证聚类结果的稳定性.理论分析和实验结果表明,在聚类结果相当的条件下,MN-STREAM具有比同类算法更高的时间与空间效率,同时具有较高的聚类精度.
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