模糊加权流数据软子空间的聚类算法  

Fuzzy Weighting Streaming Subspace Clustering

作　　者：朱林[1] 雷景生[1] 毕忠勤[1] 徐菲菲[1] 

机构地区：[1]上海电力学院计算机科学与技术学院,上海200090

出　　处：《上海电力学院学报》2013年第6期553-557,共5页Journal of Shanghai University of Electric Power

基　　金：国家自然科学基金(61305094);上海市自然科学基金(13ZR1417500);上海市教育委员会科研创新项目(14YZ131)

摘　　要：现有的软子空间聚类算法都是基于批处理技术的聚类算法,不能很好地应用于高维数据流或大规模数据的聚类研究.利用模糊可扩展聚类框架,与模糊加权软子空间聚类算法相结合,提出了一种有效的模糊加权流数据软子空间聚类算法(FWSSC).实验结果表明,FWSSC对于高维流数据可以得到与批处理软子空间聚类方法近似一致的实验结果.The existing subspace clustering methods cannot be effectively applied to large-scale high dimensional data and data streams. The scalable clustering technique is extended to subspace clustering to form soft subspace clustering for streaming data. A novel fuzzy weighting streaming subspace clustering algorithm, FWSSC is proposed. Experimental results demonstrate that FWSSC is generally effective in clustering for high dimensional streaming data.

关 键 词：子空间聚类 数据流聚类 可扩展聚类 模糊聚类 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]