滑动窗口内动态数据流聚类算法研究 (2014年)

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文件名称：滑动窗口内动态数据流聚类算法研究 (2014年)
文件大小：301KB
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更新时间：2021-05-20 23:56:02
自然科学 论文 滑动窗口是数据流中一种关注近期数据的近似方法，提出一种采用滑动窗口处理数据的优化算法SWStream。在线阶段利用滑动窗口树存储概要结构，动态调整窗口大小。优化后的算法能及时淘汰过期元组，同时对新到达的元组不断进行实时处理，可以获得更准确的分析结果。而在离线阶段对上一阶段的结果进行宏聚类，得到最后的结果。与聚类算法CluStream相比，此算法处理数据的效率更高，也相对节约内存。