模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2012, Vol. 25 Issue (5): 826-834    DOI:
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基于免疫原理的不确定数据流聚类算法
肖丹萍,叶东毅
福州大学数学与计算机科学学院福州350108
Clustering Uncertain Data Streams Based on Immune Principle
XIAO Dan-Ping, YE Dong-Yi
College of Mathematics and Computer Science,Fuzhou University,Fuzhou 350108

全文: PDF (736 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 提出一种基于免疫原理、对不确定数据流进行聚类的算法——IUMicro。IUMicro针对不确定数据流上元组级不确定性问题,引入动态更新以适应数据变化的免疫模型,其中包括一种有效的在线收集数据流统计信息的B细胞特征结构及其更新策略。为兼顾元组存在概率与元组间的距离两方面因素,定义概率识别半径,为每个不断到达的数据元组找到合理的候选簇。离线聚类根据免疫细胞识别区域的空间关系,进行任意形状的无监督聚类。实验结果表明,IUMicro能有效抑制噪声,具有良好的聚类质量和较快的处理速度。
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作者相关文章
肖丹萍
叶东毅
关键词 免疫原理不确定数据流聚类概率识别半径    
Abstract:An algorithm based on immune principle, named IUMicro, is proposed to cluster uncertain data streams. IUMicro applies a dynamically updated immune model to adapt to the data streams. An effective B-cell feature vector and updating strategy are used to collect statistical information of data streams on line by this model. To choose the optimal candidate cluster for each increasing tuple in the data stream, IUMicro defines a probability radius of a B-cell’s recognition zone to address both uncertainty and distance metric. The offline clustering is an arbitrary-shape unsupervised clustering based on immune B-cells’ spatial relationship between regions. The experimental results show that IUMicro effectively suppresses noise and gains better clustering quality at a high processing speed.
Key wordsImmune Principle    Uncertain Data Stream    Clustering    Probabilistic Radius of Recognition   
收稿日期: 2011-06-20     
ZTFLH: TP391  
基金资助:福建省自然科学基金项目(No.2010J01329)、福建省高校产学研合作科技重大项目(No.2010H6012)资助
作者简介: 肖丹萍,女,1987年生,硕士研究生,主要研究方向为计算智能。E-mail:591805790@qq。com。叶东毅,男,1964年生,博士,教授,主要研究方向为粗糙集理论及其应用、数据挖掘。E-mail:yiedy@fzu。edu。cn。
引用本文:   
肖丹萍,叶东毅. 基于免疫原理的不确定数据流聚类算法[J]. 模式识别与人工智能, 2012, 25(5): 826-834. XIAO Dan-Ping, YE Dong-Yi. Clustering Uncertain Data Streams Based on Immune Principle. , 2012, 25(5): 826-834.
链接本文:  
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