陈华辉;史百乐;钱江波;陈业芳 基于小波概要的并行数据流聚类。 （中文。英文摘要） Zbl 1224.68026号 J.软。 21，第4期，644-658（2010）. 摘要：在许多实际应用中，例如股票市场、网络监控和传感器网络，数据被建模为动态演化的时间序列，这些时间序列在本质上是连续的和无界的，并且许多这样的数据流通常是一致的。聚类在分析此类并行数据流时非常有用。本文感兴趣的是对这些不断发展的数据流进行分组。为此，将为每个数据流动态维护摘要。摘要的构造基于离散小波变换，并利用数据流的遗忘特性。通过使用概要，可以快速计算流与聚类中心之间的近似距离，并开发了一种高效的经典（K）-均值聚类算法的在线版本。实验证明了该方法的有效性。 理学硕士： 第68页，共15页 数据库理论 42立方厘米 涉及小波和其他特殊系统的非三角调和分析 关键词：群集;遗忘特征;离散小波变换;数据流 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Chen}等人，J.Softw。21，第4号，644--658（2010；Zbl 1224.68026） 全文： 内政部