切换导航
文档转换
企业服务
Action
Another action
Something else here
Separated link
One more separated link
vip购买
不 限
期刊论文
硕博论文
会议论文
报 纸
英文论文
全文
主题
作者
摘要
关键词
搜索
您的位置
首页
期刊论文
基于频繁模式的数据流聚类算法
基于频繁模式的数据流聚类算法
来源 :微计算机应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhaogaoheng123
【摘 要】
:
数据流具有数据量无限且流速快的特点。针对上述问题,本文讨论了基于频繁模式的数据流聚类算法。本算法应用改造后的FP-Tree,更新树时增加一个数组减少了遍历树的时间,使算法的
【作 者】
:
史志英
张伟
陈春燕
【机 构】
:
江南大学信息工程学院,无锡工艺职业技术学院
【出 处】
:
微计算机应用
【发表日期】
:
2008年1期
【关键词】
:
聚类
数据流
频繁模式
clustering
data stream
frequent-pattern
下载到本地 , 更方便阅读
下载此文
赞助VIP
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
数据流具有数据量无限且流速快的特点。针对上述问题,本文讨论了基于频繁模式的数据流聚类算法。本算法应用改造后的FP-Tree,更新树时增加一个数组减少了遍历树的时间,使算法的效率得到了很大的提高。
其他文献
振动深松改土蓄水效果的试验研究
振动式深松的深度是影响土壤效果的最重要的因素,深松部分占总量的多少也是不可轻视的主要因素。在干旱、半干旱地区秋整地和春播前进行深松,以深松深度在35~50cm,深松部分占总量
期刊
振动式深松
改良土壤
蓄水效果
抗旱节水
vibrating subsoiling soil improvement water storage effect
其他学术论文