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基于信息熵降维的混合属性数据流聚类算法
1
作者
谭建建
郑洪源
丁秋林
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第19期82-84,87,共4页
现有的数据流聚类算法无法处理高维混合属性的数据流。针对该问题,对HPStream算法的脱机聚类和联机聚类过程进行改进,利用频度矩阵处理名词属性,通过基于信息熵的名词属性选择方法降低数据维度。实验结果表明,该算法能有效处理混合属性...
现有的数据流聚类算法无法处理高维混合属性的数据流。针对该问题,对HPStream算法的脱机聚类和联机聚类过程进行改进,利用频度矩阵处理名词属性,通过基于信息熵的名词属性选择方法降低数据维度。实验结果表明,该算法能有效处理混合属性和维度较高的数据集,与HPStream算法相比,聚类精度有5%~15%的提高。
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关键词
数据流挖掘
混合属性
频度矩阵
信息熵
降维
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题名
基于信息熵降维的混合属性数据流聚类算法
1
作者
谭建建
郑洪源
丁秋林
机构
南京航空航天大学信息科学与技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第19期82-84,87,共4页
文摘
现有的数据流聚类算法无法处理高维混合属性的数据流。针对该问题,对HPStream算法的脱机聚类和联机聚类过程进行改进,利用频度矩阵处理名词属性,通过基于信息熵的名词属性选择方法降低数据维度。实验结果表明,该算法能有效处理混合属性和维度较高的数据集,与HPStream算法相比,聚类精度有5%~15%的提高。
关键词
数据流挖掘
混合属性
频度矩阵
信息熵
降维
Keywords
data stream mining
heterogeneous attributes
frequency matrix
information entropy
dimension reduction
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于信息熵降维的混合属性数据流聚类算法
谭建建
郑洪源
丁秋林
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
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