计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2010年
9期
62-64
,共3页
数据流%概念聚类%近似极大ε二元组
數據流%概唸聚類%近似極大ε二元組
수거류%개념취류%근사겁대ε이원조
分析二部图的二元组和概念聚类问题之间的关系,在此基础上结合数据流的特点,提出一种适用于对象属性为布尔型的数据流概念聚类算法.将数据流分段,对每一批到来的数据流,生成局部的近似极大ε二元组集合,对全局的近似极大ε二元组集合进行更新,从而有效地对整个数据流进行聚类.实验结果表明,该算法具有良好的时间效率和空间效率.
分析二部圖的二元組和概唸聚類問題之間的關繫,在此基礎上結閤數據流的特點,提齣一種適用于對象屬性為佈爾型的數據流概唸聚類算法.將數據流分段,對每一批到來的數據流,生成跼部的近似極大ε二元組集閤,對全跼的近似極大ε二元組集閤進行更新,從而有效地對整箇數據流進行聚類.實驗結果錶明,該算法具有良好的時間效率和空間效率.
분석이부도적이원조화개념취류문제지간적관계,재차기출상결합수거류적특점,제출일충괄용우대상속성위포이형적수거류개념취류산법.장수거류분단,대매일비도래적수거류,생성국부적근사겁대ε이원조집합,대전국적근사겁대ε이원조집합진행경신,종이유효지대정개수거류진행취류.실험결과표명,해산법구유량호적시간효솔화공간효솔.
