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高斯混合密度降解模型在数据流聚类中的应用
引用本文:朱启家,张伟,陈春燕.高斯混合密度降解模型在数据流聚类中的应用[J].江南学院学报,2007,6(6):891-894.
作者姓名:朱启家  张伟  陈春燕
作者单位:[1]江南大学信息工程学院,江苏无锡214122 [2]无锡工艺职业技术学院机电工程系,江苏宜兴214200
摘    要: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.

关 键 词:聚类  数据流  高斯混合降解模型
文章编号:1671-7147(2007)06-0891-04
收稿时间:2007-06-10
修稿时间:2007-09-28

Application of Gaussian Mixture Density Decomposition in Data Stream Clustering
ZHU Qi-jia , ZHANG Wei , CHEN Chun-yan.Application of Gaussian Mixture Density Decomposition in Data Stream Clustering[J].Journal of Jiangnan College,2007,6(6):891-894.
Authors:ZHU Qi-jia  ZHANG Wei  CHEN Chun-yan
Abstract:The characteristics of data stream are infinite data and quick stream speed. Faced to these problems, Gaussian mixture density decomposition is used to solve data stream clustering problem. The paper finds effective Gaussian components and merges them . The experimental results from real data show that the algorithm is very effective to solve data stream clustering.
Keywords:clustering  data stream  Gaussian mixture density decomposition
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