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以分布式数据流为背景,针对海量数据挖掘存在的难题,设计一个数据挑选模型。给出一种核心代表点的挑选算法KPSA以及基于核心代表点的分布式数据流挖掘算法GKBC,实现分布式数据流中的增量式聚类挖掘。实验结果证明,该模型和算法可以减少数据通信代价,并保证较高的聚类质量。
基于KPoints的分布式聚类模型与算法
【摘 要】
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以分布式数据流为背景,针对海量数据挖掘存在的难题,设计一个数据挑选模型。给出一种核心代表点的挑选算法KPSA以及基于核心代表点的分布式数据流挖掘算法GKBC,实现分布式数
【机 构】
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北京工业大学计算机学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年S1期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60873145)
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