基于差异性采样的流数据聚类算法.pptx
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基于差异性采样的流数据聚类算法.pptx
,CONTENTS01.02.算法定义算法应用场景算法优缺点03.差异性采样原理流数据聚类算法流程时间复杂度分析04.数据预处理差异性采样过程聚类过程结果输出05.实验数据集实验环境与参数设置性能评估指标实验结果与分析06.采样策略优化聚类算法优化并行化与分布式处理应用领域拓展07.算法总结未来研究方向感谢您的观看!
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差异性采样下的流数据聚类算法分析随着互联网的普及和信息技术的快速发展,大量的数据被不断地产生和累积,从海量的数据中提取出有效信息成为了当前科学研究和工业应用领域面临的主要问题。流数据指的是从一些源头连续产生的数据,如网络流量、金融数据、股票交易数据等,具有数据量大、涉及的属性多、随时间变化的特性。流数据聚类是流数据处理的主要问题之一。其中一种常见的流数据聚类方法是基于差异性采样的流数据聚类算法。基于差异性采样的流数据聚类算法(D-Stream)可以在流数据聚类方面取得相对较好的效果。该算法的主要优点是在不
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