| 一种新的数据流模糊聚类方法 |
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| 引用本文： | 孙力娟,陈小东,韩崇,郭剑.一种新的数据流模糊聚类方法[J].电子与信息学报,2015,37(7):1620-1625. |
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| 作者姓名： | 孙力娟 陈小东 韩崇 郭剑 |
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| 作者单位： | 2.(南京邮电大学计算机学院 南京 210003) ②(南京邮电大学江苏省无线传感网高技术研究重点实验室 南京 210003) |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，教育部博士点基金，中国博士后科学基金，江苏省博士后科研资助计划项目(1302085B)资助课题 |
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| 摘 要： | 针对数据流上的聚类任务受到时间、空间限制等问题，该文提出一种基于权值衰减的数据流模糊微簇聚类算法(WDSMC)。该算法使用改进的带权值的模糊C均值算法进行处理，并采用微簇结构和权值时间衰减结构提高聚类质量。实验表明，相对于现有的数据流加权模糊C均值聚类(SWFCM)算法和StreamKM++算法而言，WDSMC算法具有更好的聚类精度。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 数据流 模糊C均值聚类 权值衰减 微簇聚类 |
| 收稿时间： | 2014-11-05 |
New Fuzzy-Clustering Algorithm for Data Stream |
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| Sun Li-juan,Chen Xiao-dong,Han Chong,Guo Jian.New Fuzzy-Clustering Algorithm for Data Stream[J].Journal of Electronics & Information Technology,2015,37(7):1620-1625. |
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| Authors: | Sun Li-juan Chen Xiao-dong Han Chong Guo Jian |
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| Affiliation: | 2.(College of Computer, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210003, China) |
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| Abstract: | There is a great challenge in the data stream clustering due to a limitation of time and space. In order to solve this problem, a new fuzzy-clustering algorithm, called Weight Decay Streaming Micro Clustering (WDSMC), is presented in this paper. The algorithm uses a reformed weighted Fuzzy C-Means (FCM) algorithm, and improves the quality of clustering by the structures of micro-clusters and weight-decay. Experimental results show that this algorithm has better accuracy than Stream Weight Fuzzy C-Means (SWFCM) and StreamKM++ algorithm. |
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| Keywords: | Data mining Data stream Fuzzy C-Means (FCM) Weight decay Micro-clustering |
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