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利用数据流的遗忘特性,应用随机投影,分层、动态地维护每个数据流的概要结构.基于该概要结构,快速计算数据流和聚类中心之间的近似距离,实现一种适合并行多数据流的K-means聚类方法.所进行的实验验证该方法的有效性.
基于随机投影的并行数据流聚类方法
【摘 要】
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利用数据流的遗忘特性,应用随机投影,分层、动态地维护每个数据流的概要结构.基于该概要结构,快速计算数据流和聚类中心之间的近似距离,实现一种适合并行多数据流的K-means聚
【机 构】
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复旦大学计算机与信息技术系; 宁波大学信息科学与工程学院;
【出 处】
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模式识别与人工智能
【发表日期】
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2009年01期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.60773072);浙江省自然科学基金项目(No.Y104144);浙江省教育厅项目(No.20051737)资助
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