DynamicEvoStream: An EvoStream based Algorithm for Dynamically Determining The Number of Clusters in Data Streams
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 159
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_TJEE-51-3_002
تاریخ نمایه سازی: 29 فروردین 1401
چکیده مقاله:
EvoStream is a stream clustering algorithm which gradually clusters data in the idle times of the stream. In comparison with other algorithms in this field, EvoStream has a lower computation overload in the offline phase and has better accuracy. Also, in this algorithm, the number of clusters is taken as constant whereas in an authentic stream this number varies with the complexity of input data. In this work, we present DynamicEvoStream as an improved version of the original EvoStream. In this algorithm, we detect and exploit variations in the distribution and speed of the stream. Also, we modified the cleanup function to merge overlapping clusters. Therefore, in contrast to the basic EvoStream, DynamicEvoStream identifies the number of clusters in a dynamic manner. Also, the speed of evolutionary steps is increased while improving the quality of the clusters. Finally, experiments using DynamicEvoStream on different streams showed that it can cluster the stream up to four times faster than the original EvoStream with fewer computation and memory resources. In the worst case, the quality of clusters is competitive to the original EvoStream, however improves the quality of clusters up to ۳۰% in the majority of cases.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
زهرا عمیقی
Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Iran
M. Yousef Sanati
Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Iran
میرحسین دزفولیان
Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :