【摘 要】
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结合传统的Parzen窗方法并引入一种更加合理的历史数据丢弃策略,在此基础上,通过计算可以得到整个数据集在低维空间投影的信息熵,利用信息熵实现了一种适用于高维数据流的子
【机 构】
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安徽工贸职业技术学院计算机技术系,安徽大学计算机科学与技术学院
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结合传统的Parzen窗方法并引入一种更加合理的历史数据丢弃策略,在此基础上,通过计算可以得到整个数据集在低维空间投影的信息熵,利用信息熵实现了一种适用于高维数据流的子空间聚类算法（PStream）。理论及实验均表明,与传统的算法相比,该算法可以在一次遍历的前提下,完成对数据流的高精度聚类,虽然其运行效率与现有的方法（如HPStream）相比差别不大,但是却明显地改善了聚类效果。
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