| 一种存在级不确定数据流聚类算法 |
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| 引用本文： | 邢长征,余彬生.一种存在级不确定数据流聚类算法[J].计算机应用与软件,2015(4). |
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| 作者姓名： | 邢长征 余彬生 |
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| 作者单位： | 辽宁工程技术大学 辽宁 葫芦岛125105 |
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| 摘 要： | 针对不确定数据流聚类算法——EMicro在聚类结果的精确性和聚类中数据的概率相似度方面的不足,提出一种新基于存在级的不确定数据流算法——UDs Stream。该算法通过设置概率阈值,将不确定性高的点和不确定性低的点分开处理,提高聚类结果的准确性和聚类中数据概率相似度。同时引入窗口和密度的方法,设置动态密度阈值,能够动态掌握数据流的分布特征,使聚类过程有更好的灵活性。实验结果证明,与EMicro相比,UDs Stream算法聚类效果更好。
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| 关 键 词： | 不确定数据流 聚类 概率相似度 密度 离群点 |
AN EXISTENCE-LEVEL UNCERTAIN DATA STREAM CLUSTERING ALGORITHM |
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| Xing Changzheng,Yu Binsheng.AN EXISTENCE-LEVEL UNCERTAIN DATA STREAM CLUSTERING ALGORITHM[J].Computer Applications and Software,2015(4). |
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| Authors: | Xing Changzheng Yu Binsheng |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Uncertain data streams Clustering Probability similarity Density Outlier |
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