%0 Journal Article
%T 基于仿射传播的进化数据流在线聚类算法*
%A 张建朋
%A 陈福才
%A 李邵梅
%A 刘力雄
%J 模式识别与人工智能
%P 443-451
%D 2014
%X 为提高数据流聚类的精度和时效性，提出一种具有时态特征与近邻传播思想的高效数据流聚类算法(TCAPStream).该算法利用改进的WAP将新检测到的类模式合并到聚类模型中，同时利用微簇时态密度表征数据流的时态演化特征，并提出在线动态删除机制对微簇进行维护，使算法模型既能体现数据流的时态特征，又能反映数据流的分布特性，得到更精确的聚类结果.实验结果表明，该算法在多个人工数据集和真实数据集上不仅具有良好的聚类效果，而且具有较好的伸缩性和可扩展性.
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract9849.shtml