陈春燕
- 作品数：4 被引量：3H指数：1
- 供职机构：江南大学物联网工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于概率密度的数据流聚类算法被引量：1
- 2007年
- 数据流具有数据量无限且流速快等特点,使得传统的聚类算法不能直接应用于数据流聚类问题。针对该问题,提出了一种基于概率密度的数据流聚类算法。此方法不需要存储全部的历史数据,只需要存储新到达的数据并对其应用EM算法,利用高斯混合模型增量式地更新概率密度函数。实验表明,该算法对于解决数据流聚类问题非常有效。
- 张伟陈春燕
- 关键词：数据流聚类高斯混合模型概率密度
- 基于频繁模式的数据流聚类算法
- 2008年
- 数据流具有数据量无限且流速快的特点。针对上述问题,本文讨论了基于频繁模式的数据流聚类算法。本算法应用改造后的FP-Tree,更新树时增加一个数组减少了遍历树的时间,使算法的效率得到了很大的提高。
- 史志英张伟陈春燕
- 关键词：聚类数据流
- 高斯混合密度降解模型在数据流聚类中的应用被引量：1
- 2007年
- 针对数据流具有数据量无限且流速快的特点,将高斯混合密度降解模型应用于数据流聚类问题,在数据流中找出有效的高斯分量,并且合并相等的高斯分量.通过采用真实数据进行实验的结果表明,此方法能够有效解决数据流的聚类问题.
- 朱启家张伟陈春燕
- 关键词：聚类数据流
- 应用摘要层次结构的数据流聚类算法被引量：1
- 2007年
- 数据流具有数据量无限且流速快等特点,使得传统的聚类算法不能直接应用于数据流聚类问题。针对上述问题,提出了一种可以聚类单数据流和多数据流的聚类算法。此算法现阶段应用了两种概化技术,基于小波的技术和基于回归的技术来构造摘要层次结构。基于回归的拟合模型可以得到较精确的摘要层次结构,而基于小波的拟合模型可以快速地建立摘要层次结构并且所需的存储空间比较小。
- 陈春燕张伟
- 关键词：数据流聚类
