| 高斯混合密度降解模型在数据流聚类中的应用 |
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| 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].江南大学学报(自然科学版),2007,6(6):891-894. |
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| 作者姓名： | 朱启家 张伟 陈春燕 |
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| 作者单位： | 1. 江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122;无锡工艺职业技术学院,机电工程系,江苏,宜兴,214200
2. 江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122 |
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| 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.
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| 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 |
| 修稿时间： | 2007年6月10日 |
Application of Gaussian Mixture Density Decomposition in Data Stream Clustering |
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| ZHU Qi-jia,ZHANG Wei,CHEN Chun-yan.Application of Gaussian Mixture Density Decomposition in Data Stream Clustering[J].Journal of Southern Yangtze University:Natural Science Edition,2007,6(6):891-894. |
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| Authors: | ZHU Qi-jia ZHANG Wei CHEN Chun-yan |
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| Institution: | ZHU Qi-jia1,2,ZHANG Wei1,CHEN Chun-yan1 |
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| 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. |
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| Keywords: | clustering data stream Gaussian mixture density decomposition |
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