Abstract-Det finns ett ökande antal stora märkta och omärkta data som finns tillgängliga. Klustrande algoritmer är bäst lämpade för att hjälpa en att förstå av omärkta data. Men att skala iterativa klusteralgoritmer till stora mängder data har varit en utmaning. Beräkningstiden kan vara mycket stor och för datamängder som inte ens passar in i det största minnet kan endast noggrant utvalda delmängder av data praktiskt taget samlas. Vi presenterar ett allmänt tillvägagångssätt som gör att iterativa fuzzy/possibilistiska klusteralgoritmer kan omvandlas till algoritmer som kan hantera godtyckliga mängder strömmande data. Beräkningstiden minskas också för mycket stora datamängder, medan resultaten av klustring kommer att vara mycket lika klustring med alla data, om det var möjligt. Vi introducerar transformerade ekvationer för fuzzy-c-means, possibilistic c-means, Gustafson-Kessel algoritm och visa den utmärkta prestanda med en strömmande fuzzy c-means implementation. De resulterande klustren är både förnuftiga och för jämförbara datamängder (de som passar in i minnet) nästan identiska med dem som erhålls med den ursprungliga klusteralgoritmen.
I REF föreslås ett allmänt tillvägagångssätt för att göra det möjligt för traditionella mjuka klusteralgoritmer att hantera strömmande data.
Creating Streaming Iterative Soft Clustering Algorithms
{'venue': 'NAFIPS 2007 - 2007 Annual Meeting of the North American Fuzzy Information Processing Society', 'journal': 'NAFIPS 2007 - 2007 Annual Meeting of the North American Fuzzy Information Processing Society', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}