【摘 要】
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高维数据流在许多现实应用中广泛存在,例如网络监控.不同于传统的静态数据聚类问题,数据流聚类面临有限内存、单遍扫描、实时响应和概念漂移等问题.然而现有许多数据流聚类算
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院,模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室（南京航空航天大学）,三江学院计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61732006)
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高维数据流在许多现实应用中广泛存在,例如网络监控.不同于传统的静态数据聚类问题,数据流聚类面临有限内存、单遍扫描、实时响应和概念漂移等问题.然而现有许多数据流聚类算法在处理高维数据时,常常因产生维数灾难而导致高计算复杂度和较差的性能.为了解决此问题,基于随机投影和自适应谐振理论(adaptive resonance theory, ART)提出了一种针对高维数据流的高效聚类算法RPFART.该算法具有线性计算复杂度,仅包含1个超参数,并对参数设置鲁棒.详细分析了随机投影对ART的主要影响,尽管该算法仅简单
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