《表9 Movement＿Libras数据集运行时间、SSE和A》

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《基于差异性采样的流数据聚类算法》

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2) 其他性能比较分析下面主要从运行时间（time/ms）、误差平方和（SSE）和准确率（A）三个方面进行对比分析。四组数据集样本数量分别为100、500、2 000、4 000。从表9～12可以看出，在运行时间（time/ms）、误差平方和（SSE）以及准确率（A）三个方面本文算法都要优于AKFCM和KFCM，且随着数据集规模的扩大，AKFCM与KFCM算法的准确率逐渐降低，本文算法仍然具备较高的准确率。证明本文算法的聚类效果优于利用随机采样法对流数据进行聚类的算法。虽然在运行时间上本文算法要高于FCM算法，但在误差平方和以及准确率上本文算法要远优于FCM算法。