基于时间衰减的分布式数据流聚类算法

被引：2

作者：

陈春燕 ^{[1
]}

吕俊龙 ^{[2
]}

郭有强 ^{[2
]}

机构：

[1] 蚌埠医学院

[2] 蚌埠学院计算机科学技术系

来源：

太原师范学院学报(自然科学版) | 2013年 / 12卷 / 02期

基金：

安徽省自然科学基金;

关键词：

分布式数据流; 聚类; 时间衰减; 滑动窗口;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

摘要：

为了发现分布式数据流环境下的微簇,针对数据流的遗忘特性,提出一种基于时间衰减的数据流聚类算法.根据衰减模型增量式的处理局部站点,将局部模型发送给中心站点.中心站点对局部站点的微簇进行合并,生成全局聚类模型.通过真实数据和仿真数据的实验表明,该算法能够得到较好的聚类质量,并且有较好的伸缩性.

引用

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页数：4

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共 3 条

[1]

基于遗忘特性的数据流概要结构及其应用研究 [D].

陈华辉 .

复旦大学,

2008

[2]

Distributed Data Stream Clustering:A Fast EM-based Approach..Zhou Ao-ying;Cao Feng;.Proc of 23rd Internationalconference on Data Engineering.2007,

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Feature Weighting in <Emphasis Type="Italic">k</Emphasis>-Means Clustering.[J].Dharmendra S. Modha;W. Scott Spangler.Machine Learning.2003, 3