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摘要
为了提高进化数据流的聚类质量,提出基于半监督近邻传播的数据流聚类算法(SAPStream),该算法借鉴半监督聚类的思想对初始数据流构造相似度矩阵进行近邻传播聚类,建立在线聚类模型,随着数据流的进化,应用衰减窗口技术对聚类模型适时做出调整,对产生的类代表点和新到来的数据点再次聚类得到数据流的聚类结果。对数据流进行动态聚类的实验结果表明该算法是高质有效的。
- 出版日期2013
- 单位中国科学院大学; 中国科学院高能物理研究所
为了提高进化数据流的聚类质量,提出基于半监督近邻传播的数据流聚类算法(SAPStream),该算法借鉴半监督聚类的思想对初始数据流构造相似度矩阵进行近邻传播聚类,建立在线聚类模型,随着数据流的进化,应用衰减窗口技术对聚类模型适时做出调整,对产生的类代表点和新到来的数据点再次聚类得到数据流的聚类结果。对数据流进行动态聚类的实验结果表明该算法是高质有效的。
