Abstract-Clustering är en central byggsten i många data mining applikationer och i maskininlärning i allmänhet. De flesta klusteralgoritmer i litteraturen avser off-line (eller batch) bearbetning, där klusterprocessen gång på gång sveper igenom en uppsättning dataprover i ett försök att fånga sin underliggande struktur på ett kompakt och effektivt sätt. Många nya tillämpningar kräver dock att klusteralgoritmen är online, eller inkrementell, i det att det inte finns någon föregående uppsättning prover att bearbeta utan snarare prov ges en iteration i taget. Följaktligen förväntas klusteralgoritmen gradvis förbättra sin prototyp (eller centroid) konstruktioner. Flera problem uppstår i detta sammanhang, särskilt när det gäller processens stabilitet och dess konvergenshastighet. I detta dokument presenterar vi en snabb och stabil inkrementell klusteralgoritm, som är beräkningsmässigt blygsam och ställer minimala minneskrav. Simuleringsresultaten visar tydligt fördelarna med den föreslagna ramen i en rad olika praktiska scenarier.
En snabb och stabil inkrementell kluster algoritm använder beräkning blygsam och ställer minimala minneskrav REF Roten genomsnittliga kvadratfel av superensemble nederbörd som indikerar en skicklig prognos.
A Fast and Stable Incremental Clustering Algorithm
{'venue': 'in 2010 Seventh International Conference on Information Technology. IEEE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}