一种新的数据流模糊聚类方法

来源：电子与信息学报杂志2015年第7期北京时间：

作者：孙力娟, 陈小东, 韩崇, 郭剑

单位：2.(南京邮电大学计算机学院 南京 210003) ②(南京邮电大学江苏省无线传感网高技术研究重点实验室 南京 210003)

摘要：针对数据流上的聚类任务受到时间、空间限制等问题，该文提出一种基于权值衰减的数据流模糊微簇聚类算法(WDSMC)。该算法使用改进的带权值的模糊C均值算法进行处理，并采用微簇结构和权值时间衰减结构提高聚类质量。实验表明，相对于现有的数据流加权模糊C均值聚类(SWFCM)算法和StreamKM++算法而言，WDSMC算法具有更好的聚类精度。

关键词：数据挖掘, 数据流, 模糊C均值聚类, 权值衰减, 微簇聚类

基金资助：国家自然科学基金(61171053, 61300239)，教育部博士点基金(20113223110002)，中国博士后科学基金(2014M551635)和江苏省博士后科研资助计划项目(1302085B)资助课题