您的位置： 专家智库 > >

陈小东

作品数：2 被引量：26H指数：2
供职机构：南京邮电大学计算机学院更多>>
发文基金：中国博士后科学基金江苏省博士后科研资助计划项目国家教育部博士点基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇数据流
  • 2篇模糊聚类
  • 2篇聚类
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇权值
  • 1篇模糊C均值聚...
  • 1篇模糊聚类方法
  • 1篇聚类方法
  • 1篇均值聚类
  • 1篇类方
  • 1篇概念漂移

机构

  • 2篇南京邮电大学

作者

  • 2篇郭剑
  • 2篇韩崇
  • 2篇孙力娟
  • 2篇陈小东

传媒

  • 1篇电子与信息学...
  • 1篇计算机科学

年份

  • 1篇2016
  • 1篇2015
共 2 条 记 录，以下是 1-2
全选 清除 导出
排序方式：
基于模糊聚类的数据流概念漂移检测算法被引量：4
2016年
针对数据流中可能出现的概念漂移现象,采用改进的FCM算法进行模糊聚类,提出在大小可变的滑动窗口中通过度量相邻窗口之间的差异性来判断是否发生了概念漂移,并给出了相应的处理方法。实验表明该算法能够有效地检测出数据流中的概念漂移现象,具有很好的聚类效果和很高的时间效率。
陈小东孙力娟韩崇郭剑
关键词：概念漂移数据流模糊聚类
一种新的数据流模糊聚类方法被引量：22
2015年
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Stream KM++算法而言,WDSMC算法具有更好的聚类精度。
孙力娟陈小东韩崇郭剑
关键词：数据挖掘数据流模糊C均值聚类
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0