嵌入式模糊集数据库的FCM增量式聚类算法研究 | |
斯亚民 | |
刊名 | 中国电子科学研究院学报 |
2019-06-20 | |
期号 | 2019年06期页码:586-592 |
关键词 | 嵌入式 模糊集 数据库 增量式 聚类算法 数据挖掘 |
ISSN号 | 1673-5692 |
英文摘要 | 为了解决传统的模糊聚类算法无法有效聚类动态数据,导致更新数据处理效果差、数据聚类效率低的问题,提出研究一种嵌入式模糊集数据库的FCM增量式聚类算法。分析嵌入式模糊集数据库结构,将待推荐检索数据的时间变多径关联维代入数据库结构中去,对冗余干扰实施滤波处理,形成嵌入式模糊集数据库数据信息流模型。排除干扰后,利用FCM增量式聚类算法获取分离度与凝聚度,对数据库中的数据进行聚类评估,依据评估结果在聚类过程中插入或删除数据,动态调整聚类结果,再引入自适应FCM增量式聚类算法实现嵌入式模糊集数据库的增量式聚类。实验结果表明,与传统算法相比,采用该算法可准确分类数据特征,且对大数据增量数据的聚类精度和效率高,平均聚类时间约为0. 46s,验证了该算法具有较高的聚类性能。 |
URL标识 | 查看原文 |
语种 | 中文 |
内容类型 | 期刊论文 |
源URL | [http://10.2.47.112/handle/2XS4QKH4/10415] |
专题 | 上海财经大学 |
作者单位 | 上海财经大学浙江学院 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 斯亚民. 嵌入式模糊集数据库的FCM增量式聚类算法研究[J]. 中国电子科学研究院学报,2019(2019年06期):586-592. |
APA | 斯亚民.(2019).嵌入式模糊集数据库的FCM增量式聚类算法研究.中国电子科学研究院学报(2019年06期),586-592. |
MLA | 斯亚民."嵌入式模糊集数据库的FCM增量式聚类算法研究".中国电子科学研究院学报 .2019年06期(2019):586-592. |
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