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滑动窗口内基于密度网格的数据流聚类算法研究

李子文  
【摘要】:本文提出了一种滑动窗口内基于密度网格的数据流聚类算法SD-Stream。提出“隶度”的概念,通过对数据元进行“隶度”的计算,重新定义了数据元所属的网格,改进了基于密度网格算法单纯以网格内数据点的个数作为网格绝对密度的思想,解决了一个网格内属于两个类的数据点以及基于网格算法导致边缘信息丢失的问题,从而既利用了基于密度网格算法的高效率还很大程度的提高了聚类精度;利用滑动窗口技术存储概要信息,解决了基于密度网格的数据流聚类算法其执行效率独立于数据元而导致数据元时间信息丢失的问题,可以响应用户不同时间粒度的聚类请求;实验结果证明,SD-Stream算法可以发现任意形状的聚类,在执行效率和聚类精度上比同类算法都有提高,具有良好的适应性和可行性。


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