计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
24期
130-132
,共3页
动态数据集%密度可达%增量聚类
動態數據集%密度可達%增量聚類
동태수거집%밀도가체%증량취류
传统聚类算法往往只适用于静态数据集的聚类.对于动态数据集,新增数据后,前期的聚类结果不再可靠,运用此类算法则需要重新聚类,这样会造成效率低下和计算资源浪费.在基于密度和自适应密度可达聚类算法的基础上,提出了一种新的增量聚类算法.理论分析和实验结果证明该算法能够有效地处理动态数据集,提高聚类效率和资源的利用率.
傳統聚類算法往往隻適用于靜態數據集的聚類.對于動態數據集,新增數據後,前期的聚類結果不再可靠,運用此類算法則需要重新聚類,這樣會造成效率低下和計算資源浪費.在基于密度和自適應密度可達聚類算法的基礎上,提齣瞭一種新的增量聚類算法.理論分析和實驗結果證明該算法能夠有效地處理動態數據集,提高聚類效率和資源的利用率.
전통취류산법왕왕지괄용우정태수거집적취류.대우동태수거집,신증수거후,전기적취류결과불재가고,운용차류산법칙수요중신취류,저양회조성효솔저하화계산자원낭비.재기우밀도화자괄응밀도가체취류산법적기출상,제출료일충신적증량취류산법.이론분석화실험결과증명해산법능구유효지처리동태수거집,제고취류효솔화자원적이용솔.
