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基于时间衰减窗口的自适应演化数据流算法
【摘 要】
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现实生活中的数据不断产生,伴随而来的是越来越多实际工程中需要处理的海量数据流,由于现实世界中的数据大部分是无标签的,需要一个高效的无监督学习算法自动识别和处理数据流,聚类是无监督学习中将对象集合分成由相似对象组成的多个类的方法,但面对流数据时需要不断重新聚类,因此无监督数据流算法被提出用来处理演化流数据。数据流有以下特点:快速性、不可复现性、演化性、时序性,因此对聚类算法提出以下要求:高效处理、挖
【出 处】
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兰州大学
【发表日期】
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2021年01期
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