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首页> 外文会议>International Conference on Database Systems for Advanced Applications >AMTICS: Aligning Micro-clusters to Identify Cluster Structures
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AMTICS: Aligning Micro-clusters to Identify Cluster Structures

机译：AMTICS：对齐微簇以识别集群结构

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OPTICS is a popular tool to analyze the clustering structure of a dataset visually. The created two-dimensional plots indicate very dense areas and cluster candidates in the data as troughs. Each horizontal slice represents an outcome of a density-based clustering specified by the height as the density threshold for clusters. However, in very dynamic and rapid changing applications a complex and finely detailed visualization slows down the knowledge discovery. Instead, a framework that provides fast but coarse insights is required to point out structures in the data quickly. The user can then control the direction he wants to put emphasize on for refinement. We develop AMTICS as a novel and efficient divide-and-conquer approach to pre-cluster data in distributed instances and align the results in a hierarchy afterward. An interactive online phase ensures a low complexity while giving the user full control over the partial cluster instances. The offline phase reveals the current data clustering structure with low complexity and at any time.
机译：光学是一种流行的工具，可视地分析数据集的聚类结构。所创建的二维图表示数据中的非常密集的区域和集群候选者作为槽。每个水平切片表示由高度指定的基于密度的聚类的结果，作为簇的密度阈值。然而，在非常动态和快速的变化应用中，复杂和精细的详细可视化减慢了知识发现。相反，需要提供快速但粗略洞察力的框架，以便快速指出数据中的结构。然后，用户可以控制他想要强调改善的方向。我们将AMTICS开发为一种新颖有效的划分和征服分布式实例中的群集数据的方法，并将结果与​​后面的结果对齐。交互式在线阶段确保了低复杂性，同时使用户完全控制部分群集实例。离线阶段显示当前数据聚类结构，具有低复杂性和随时。

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