基于可扩展子空间学习的数据流聚类方法

电讯技术页数： 8 2024-10-08

摘要：传统数据流聚类方法缺乏对高维数据的在线降维能力，导致其聚类性能受限。为解决此问题，提出了一种基于可扩展子空间学习的数据流聚类方法(Scalable Subspace Learning for Clustering Data Streams, S~2LCStream)。首先，通过可扩展子空间学习建立历史数据与新增数据之间的投影关系，将新增数据投影至历史数据张成的子空间中，以实时获... （共8页）

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