基于倾斜时间窗口的高效数据流偏向最近聚类分析算法

摘要：

提出一种基于倾斜时间窗口的数据流偏向最近聚类算法.该算法首先通过将滑动窗口中数据等长分割形成不重叠的数据块--基本窗口,然后对每一基本窗口以Haar小波变换提取窗口数据的特征,通过改变所取各基本窗口小波变换系数个数达到保留较多最近数据细节特征的目的,即对于越近的基本窗口保留越多的小波系数而越旧的基本窗口保留越少的小波系数,最后通过定义数据流偏向最近距离,完成基于倾斜时间窗口的偏向最近聚类算法.该算法计算速度快,能高效地实现数据流偏向最近聚类分析.仿真实验验证了该算法的有效性.

关键词：数据流、k-means、偏向最近、倾斜时间窗口、聚类分析

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2010-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：24-29