一种基于网格方法的高维数据流子空间聚类算法

• 作者: 卢炎生 孙玉芬
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 网格 子空间聚类 数据流 高维数据
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能及图像处理技术
• 页码范围: 199-203,221
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 字数: 9313字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2007.04.054

摘要

基于对网格聚类方法的分析,结合由底向上的网格方法和自顶向下的网格方法,设计了一个能在线处理高维数据流的子空间聚类算法.通过利用由底向上网格方法对数据的压缩能力和自顶向下网格方法处理高维数据的能力,算法能基于对数据流的一次扫描,快速识别数据中位于不同子空间内的簇.理论分析以及在多个数据集上的实验表明算法具有较高的计算精度与计算效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢炎生	华中科技大学计算机科学与技术学院	216	1989	20.0	34.0
2	孙玉芬	华中科技大学计算机科学与技术学院	3	204	3.0	3.0