基于序列式学习的动态增量式聚类算法

摘要：

序列式学习是机器学习的一种模式，受序列式学习在数据处理方式上特点的启发，提出了一种基于序列式学习的动态增量式聚类算法。该算法可以有效的适应现代聚类分析所处的动态数据更新、大数据存储量的环境，所做的实验也从各个角度验证了算法的可行性和优越性。

关键词： 聚类算法 序列式学习 增量式

作者: 刘裴寰 饶金通 姜青山 董槐林

作者单位: 厦门大学软件学院，厦门361005

会议类型: 国内会议

会议名称: 2005中国计算机大会

会议地点: 武汉

会议语种:中文

在线出版日期: 2005-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）