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The package contains:
1. ParallelTEDAClustering.m - The source code of the parallel computing TEDA clustering algorithm;
2. demo.m - The demo
Reference:
Gu X., Angelov P.P., Gutierrez G., Iglesias J.A., Sanchis A. (2017) Parallel Computing TEDA for High Frequency Streaming Data Clustering. In: Angelov P., Manolopoulos Y., Iliadis L., Roy A., Vellasco M. (eds) Advances in Big Data. INNS 2016. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 529. Springer, Cham
Please cite this algorithm using the above reference if this code helps.
For any queries about the codes, please contact Prof. Plamen P. Angelov (p.angelov@lancaster.ac.uk) and Dr. Xiaowei Gu (x.gu3@lancaster.ac.uk)
Programmed by Xiaowei Gu
Citar como
Gu X., Angelov P.P., Gutierrez G., Iglesias J.A., Sanchis A. (2017) Parallel Computing TEDA for High Frequency Streaming Data Clustering. In: Angelov P., Manolopoulos Y., Iliadis L., Roy A., Vellasco M. (eds) Advances in Big Data. INNS 2016. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 529. Springer, Cham
Categorías
Más información sobre Statistics and Machine Learning Toolbox en Help Center y MATLAB Answers.
Información general
- Versión 1.0.1 (15,2 KB)
Compatibilidad con la versión de MATLAB
- Compatible con cualquier versión
Compatibilidad con las plataformas
- Windows
- macOS
- Linux
