基于传感器网络的K-均值聚类算法研究

摘要：

现有的传感器网络数据处理系统只能向用户提供简单的查询操作,如何高效地处理传感器网络的海量数据流,从中获取有用的知识成为新的挑战.提出了一种基于传感器网络的分布式K一均值聚类算法,首先由中心点下发k个质心的初始值,各个节点将数据对象赋于质心距离最近的簇,并将簇的信息通过传感器网络逐层上传合并;然后中心点计算k个簇中对象的平均值,再下发,反复迭代,直到各个簇满足误差准则,得到最后的聚类结果.实验证明,该算法准确率较高,计算时间较短.

关键词：传感器网络、数据挖掘、数据流、聚类、DKCSN算法

所属期刊栏目：28

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：1349-1351