發(fā)布時(shí)間：2018-02-24 15:20

  本文關(guān)鍵詞： 數(shù)據(jù)流 能量函數(shù) 概率 優(yōu)化算法 動(dòng)態(tài)聚類　出處：《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》2016年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了解決數(shù)據(jù)流動(dòng)態(tài)聚類問(wèn)題,提出了一種概率化的基于代表點(diǎn)聚類算法.首先,基于概率框架給出了AP(affinity propagation)聚類算法和EEM(enhancedα-expansion move)聚類算法的聯(lián)合目標(biāo)函數(shù),提出了概率化的基于代表點(diǎn)聚類算法;其次,根據(jù)樣本與其代表點(diǎn)之間的概率,提出了基于概率的漂移動(dòng)態(tài)α-expansion數(shù)據(jù)流聚類算法.該算法使得新數(shù)據(jù)的代表點(diǎn)盡可能貼近原始數(shù)據(jù)的代表點(diǎn),從而提高聚類性能;另一方面,考慮到原始數(shù)據(jù)與新數(shù)據(jù)的相似性,該算法能夠處理2種漂移過(guò)程中的動(dòng)態(tài)聚類問(wèn)題:1)新數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)分享部分?jǐn)?shù)據(jù),其余數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)相似;2)沒(méi)有相同的數(shù)據(jù),新數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)有相似關(guān)系.在人工合成數(shù)據(jù)集D31,Birch3以及真實(shí)數(shù)據(jù)集Forest Covertpye,KDD CUP99的實(shí)驗(yàn)結(jié)果均顯示出了所提之算法能夠處理數(shù)據(jù)流聚類問(wèn)題,并保證聚類性能穩(wěn)定.
[Abstract]:In order to solve the dynamic clustering problem of data flow, a probabilistic representative point clustering algorithm is proposed. Firstly, the joint objective functions of AP(affinity propagation clustering algorithm and EEM(enhanced 偽 -expansion clustering algorithm are given based on the probability framework. A probabilistic clustering algorithm based on representative points is proposed. Secondly, according to the probability between the samples and their representative points, In this paper, a probabilistic drift dynamic 偽 -expansion data stream clustering algorithm is proposed, which makes the representative points of the new data as close as possible to the representative points of the original data, thus improving the clustering performance. On the other hand, considering the similarity between the original data and the new data, This algorithm can deal with the dynamic clustering problem of two drift processes: 1) the new data share part of the data with the original data, and the other data are similar to the original data and do not have the same data. The experimental results of the synthetic data set D31 / Birch3 and the real data set Forest overtpyeh CUP99 show that the proposed algorithm can deal with the data flow clustering problem and ensure the clustering performance is stable.
【作者單位】： 江南大學(xué)數(shù)字媒體學(xué)院;齊魯工業(yè)大學(xué)信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(6127220) 山東省高等學(xué)�？萍加�(jì)劃項(xiàng)目(J14LN05) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃基金項(xiàng)目(KYLX_1124)~~
【分類號(hào)】：TP311.13

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本文編號(hào)：1530744