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摘要:
提出一种基于倾斜时间窗口的数据流偏向最近聚类算法.该算法首先通过将滑动窗口中数据等长分割形成不重叠的数据块--基本窗口,然后对每一基本窗口以Haar小波变换提取窗口数据的特征,通过改变所取各基本窗口小波变换系数个数达到保留较多最近数据细节特征的目的,即对于越近的基本窗口保留越多的小波系数而越旧的基本窗口保留越少的小波系数,最后通过定义数据流偏向最近距离,完成基于倾斜时间窗口的偏向最近聚类算法.该算法计算速度快,能高效地实现数据流偏向最近聚类分析.仿真实验验证了该算法的有效性.
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文献信息
篇名 基于倾斜时间窗口的高效数据流偏向最近聚类分析算法
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 数据流 k-means 偏向最近 倾斜时间窗口 聚类分析
年,卷(期) 2010,(5) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 24-29
页数 分类号 TP311
字数 5920字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2010.05.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 廖建平 衢州学院信息与电力工程系 6 77 4.0 6.0
2 马文龙 衢州学院信息与电力工程系 12 122 6.0 11.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
数据流
k-means
偏向最近
倾斜时间窗口
聚类分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
论文1v1指导