首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于混合差分进化的滑动窗口数据流聚类算法研究
引用本文:任永功,胡志冬,杨 雪.基于混合差分进化的滑动窗口数据流聚类算法研究[J].计算机应用研究,2014,31(4):1009-1012.
作者姓名:任永功  胡志冬  杨 雪
作者单位:辽宁师范大学 计算机与信息技术学院,辽宁 大连 116029
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60603047);国家教育部留学回国人员科研启动基金资助项目辽宁省计划项目(2012232001);辽宁省自然科学基金资助项目(201202119)
摘    要:针对传统的基于滑动窗口的数据流聚类算法存在的算法执行效率低、聚类质量较差等缺点,提出了一种基于混合差分进化的滑动窗口数据流聚类算法。该算法将数据流聚类过程分为两个部分:在线的时序窗口数据信息微簇特征向量生成和离线阶段的聚类优化。对在线生成的微簇进行微簇集合的更新与维护,利用改进的粒子群算法对离线的微簇数据信息进行适应度值的计算,将种群分为优势子种群和普通子种群,然后利用个体适应度值和平均适应度值的判别来生成当前个体环境的最优候选解,并迭代地对个体进行进化,输出具有最优适应度值的聚类集合,完成对数据流的聚类。仿真实验结果表明,算法在对数据流执行聚类时具有较高的执行效率,并且最后聚类的质量较好,算法实用性强。

关 键 词:混合差分进化  滑动窗口  数据流  聚类

Research on sliding window data stream clustering algorithm based on hybrid differential evolution
REN Yong-gong;HU Zhi-dong;YANG Xue.Research on sliding window data stream clustering algorithm based on hybrid differential evolution[J].Application Research of Computers,2014,31(4):1009-1012.
Authors:REN Yong-gong;HU Zhi-dong;YANG Xue
Affiliation:School of Computer & Information Technology, Liaoning Normal University, Dalian Liaoning 116029, China
Abstract:
Keywords:hybrid differential evolution  sliding window  data flow  clustering
点击此处可从《计算机应用研究》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机应用研究》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号