嵌入式模糊集数据库的FCM增量式聚类算法研究

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	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。
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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.