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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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模式识别与人工智能
ISSN： 1003-6059
CN： 34-1089/TP
Year： 2012
Issue： 5
Volume： 25
Page： 826-834
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