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基于资源约束的自适应实时聚类算法

         

摘要

针对物联网环境下实时数据挖掘中资源约束的特点,分析了快速有效地挖掘抽取知识的方法.在K-means算法的基础上,结合RA-Cluster算法,提出了ARRA-Kmeans聚类算法.并基于环境资源约束和时间约束的特点,引入自适应聚类方法和滑动窗口技术,对网络节点的实时数据进行挖掘.实验结果表明,随着流数据量的增大,ARRA-Kmeans算法在处理实时动态的数据时具有较好的效果,聚类精度较高,处理时间较快.

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