电脑知识与技术
電腦知識與技術
전뇌지식여기술
COMPUTER KNOWLEDGE AND TECHNOLOGY
2010年
19期
5220-5222
,共3页
流数据聚类%混合属性%网格%最小生成树
流數據聚類%混閤屬性%網格%最小生成樹
류수거취류%혼합속성%망격%최소생성수
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.
現有的流數據聚類算法往往隻能處理單一屬性類型的流數據,或是不能髮現任意形狀的聚類.針對這箇問題,該文提齣一種混閤屬性流數據聚類算法GTMS,算法使用瞭網格及MST(最小生成樹)技術,採用基于信息增益和幾何相鄰的方法來計算混閤類型數據相似度.實驗錶明該算法能夠有效地處理混閤屬性流數據.
현유적류수거취류산법왕왕지능처리단일속성류형적류수거,혹시불능발현임의형상적취류.침대저개문제,해문제출일충혼합속성류수거취류산법GTMS,산법사용료망격급MST(최소생성수)기술,채용기우신식증익화궤하상린적방법래계산혼합류형수거상사도.실험표명해산법능구유효지처리혼합속성류수거.
