【摘 要】
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为有效考虑大数据流环境中设备节点的内存、计算处理能力、电池电量等资源有限的问题,分析在资源约束的情况下,快速有效挖掘抽取知识的方法,并在K-means算法的基础上提出DRA-
【基金项目】
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“十二五”国家密码发展基金项目（MMJJ201101025）
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为有效考虑大数据流环境中设备节点的内存、计算处理能力、电池电量等资源有限的问题,分析在资源约束的情况下,快速有效挖掘抽取知识的方法,并在K-means算法的基础上提出DRA-Kmeans聚类算法。结合基于资源约束的自适应聚类算法框架RA-Cluster算法,引入自适应聚类方法,对数据流聚类算法CluStream进行改进。该算法在资源受限时优化聚类有效范围,加大聚类精确度;增大聚类半径阈值,抑制新聚类的生成,减少有限资源消耗。
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