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摘要:
针对传统的聚类分析技术面对长度无限且随时变化的海量级数据流无法直接使用或使用缺陷突出等问题,从数据流自身特性出发,结合小波变换与量子理论,提出一种新的数据流量子聚类算法.该算法首先采用离散小波变换,从每个数据流中动态分层地提取出其概要结构作为其相应的特征属性,同时计算出每个数据流到聚类中心的近似距离,结合量子理论估算出较优的核宽度调节参数进行类调整,最终获得一个较为理想的聚类效果.实验表明,该算法较好地解决了传统聚类方法无法良好解决的多数据流并行聚类问题,并表现出较好的聚类性能.
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文献信息
篇名 一种基于小波概要的数据流量子聚类算法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 多数据流聚类 小波变换 量子势能
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 算法
研究方向 页码范围 288-292,305
页数 6页 分类号 TP391.41
字数 4918字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.05.050
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 米滢 大连职业技术学院信息工程学院 3 6 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
多数据流聚类
小波变换
量子势能
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
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47
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