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张晨,金澈清,周傲英.一种不确定数据流聚类算法.软件学报,2010,21(9):2173-2182
一种不确定数据流聚类算法
Clustering Algorithm over Uncertain Data Streams
投稿时间:2008-11-17  修订日期:2009-04-29
DOI:
中文关键词:  不确定数据流  聚类  离群点
英文关键词:uncertain data stream  clustering  outlier
基金项目:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60933001, 60803020 (国家自然科学基金); the National Science Foundation for Distinguished Young Scholars of China under Grant No.60925008 (国家杰出青年基金项目); the Shanghai Leading Academic Disc
作者单位
张晨  
金澈清  
周傲英  
摘要点击次数: 4131
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中文摘要:
      提出了EMicro算法,以解决不确定数据流上的聚类问题.与现有技术大多仅考虑元组间的距离不同,EMicro算法综合考虑了元组之间的距离与元组自身不确定性这两个因素,同时定义新标准来描述聚类结果质量.还提出了离群点处理机制,系统同时维护两个缓冲区,分别存放正常的微簇与潜在的离群点微簇,以期得到理想的性能.实验结果表明,与现有工作相比,EMicro的效率更高,且效果良好.
英文摘要:
      This paper proposes a novel algorithm, named EMicro, to cluster uncertain data streams. Although most of the works used today mainly use the distance metric to describe the cluster quality, EMicro considers distance metric and data uncertainty together to measure the clustering quality. Another contribution of this paper is the outlier processing mechanism. Two buffers are maintained to reserve normal micro-clusters and potential outlier micro-clusters, respectively, to obtain good performance. Experimental results show that EMicro outperforms existing methods in efficiency and effectiveness.
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