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摘要:
现有的流数据聚类算法往往只能处理单一属性类型的流数据,或是不能发现任意形状的聚类。针对这个问题,该文提出一种混合属性流数据聚类算法GTMS,算法使用了网格及MST(最小生成树)技术,采用基于信息增益和几何相邻的方法来计算混合类型数据相似度。实验表明该算法能够有效地处理混合属性流数据。
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一种实现混合属性数据流聚类的算法
混合属性数据
相似性
k - 近邻算法
k - 均值聚类
分类属性
基于信息熵的混合属性数据谱聚类算法
混合属性数据
谱聚类
高斯核函数
影响因子
基于混合属性的产品优化聚类算法
聚类
混合属性
相似性度量
动态时间弯曲
分层优化
基于网格密度和引力的不确定数据流聚类算法
不确定数据流
网格特征向量
网格密度
网格引力
零星网格
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于网格和MST的混合属性流数据聚类算法
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 流数据聚类 混合属性 网格 最小生成树
年,卷(期) 2010,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 5220-5222
页数 3页 分类号 TP311
字数 语种
DOI
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 张凤斌 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院 62 312 8.0 14.0
2 俞智君 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院 2 3 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
流数据聚类
混合属性
网格
最小生成树
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
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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