计算机技术与发展
計算機技術與髮展
계산궤기술여발전
COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
2011年
10期
43-46,50
,共5页
聚类%数据流%粒子群优化算法%滑动窗口
聚類%數據流%粒子群優化算法%滑動窗口
취류%수거류%입자군우화산법%활동창구
针对当前基于滑动窗口的聚类算法中对原始数据信息的损失问题和提高聚类质量和准确性,在现有基于滑动窗口模型数据流聚类算法的基础上,提出了一种基于群体协作的粒子群优化算法(PSO)的新数据流聚类算法.这种优化的新数据流聚类算法利用改进的时间聚类特征指数直方图作为数据流的概要结构以及应用PSO在聚类过程中对聚类质量的局部迭代优化.实验结果表明,此方法有效减少了内存的开销,解决了对原始数据信息损失的问题.与传统的数据流聚类算法相比,基于粒子群优化算法的数据流聚类算法在聚类质量和准确性上明显优于传统的数据流聚类算法.
針對噹前基于滑動窗口的聚類算法中對原始數據信息的損失問題和提高聚類質量和準確性,在現有基于滑動窗口模型數據流聚類算法的基礎上,提齣瞭一種基于群體協作的粒子群優化算法(PSO)的新數據流聚類算法.這種優化的新數據流聚類算法利用改進的時間聚類特徵指數直方圖作為數據流的概要結構以及應用PSO在聚類過程中對聚類質量的跼部迭代優化.實驗結果錶明,此方法有效減少瞭內存的開銷,解決瞭對原始數據信息損失的問題.與傳統的數據流聚類算法相比,基于粒子群優化算法的數據流聚類算法在聚類質量和準確性上明顯優于傳統的數據流聚類算法.
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