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大多数聚类算法都是在静态情况下运行,使其不允许添加任何增量数据。提出了一种基于K近邻(KNN)的增量聚类算法,算法包含两个创新点,利用K近邻的思想和样本紧密度两个条件处理增量数据;根据簇特征的变化分裂或合并簇。实验表明:提出的算法既可以发现新簇,又能有效规避噪声点,且能够处理非球形的数据集。
基于K近邻的增量式聚类算法
【摘 要】
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大多数聚类算法都是在静态情况下运行,使其不允许添加任何增量数据。提出了一种基于K近邻(KNN)的增量聚类算法,算法包含两个创新点,利用K近邻的思想和样本紧密度两个条件处理
【机 构】
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江南大学智能系统与网络计算研究所,物联网技术应用教育部工程研究中心,江南大学物联网工程学院
【出 处】
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传感器与微系统
【发表日期】
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2019年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61673193);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JUSRP51635B,JUSRP51510)
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