%0 Journal Article
%T 面向流数据的演化聚类算法 Evolving Clustering Method for Stream Data
%A 钟珞
%A 田蓝
%A 张开松
%A 李琳
%J 武汉大学学报(理学版)
%D 2017
%X 针对传统的聚类算法难以适应流数据在线聚类的问题,本文在演化聚类算法(ECM)的基础上,改进了ECM中聚类中心和聚类半径的更新过程,引入戴维森保丁指数(DBI,Davies-Bouldin Index)作为数据归类的评估准则,提出了一种面向流数据的演化聚类算法(SDECM).实验结果表明,与ECM相比,SDECM在目标函数值、DBI值、准确率和纯度等评估准则方面具有更好的聚类性能
%K 流数据
%K 在线聚类
%K 演化聚类
%K 戴维森保丁指数
%U http://whdy.cbpt.cnki.net/WKD/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=3aadd9a0-2c86-4e60-8f4a-b8a1e967b095