高维数据流的自适应子空间聚类算法

任家东; 周玮玮; 何海涛

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高维数据流聚类是数据挖掘领域中的研究热点.由于数据流具有数据量大、快速变化、高维性等特点,许多聚类算法不能取得较好的聚类质量.提出了高维数据流的自适应子空间聚类算法SAStream.该算法改进了.HPStream中的微簇结构并定义了候选簇,只在相应的子空间内计算新来数据点到候选簇质心的距离,减少了聚类时被检查微簇的数目,将形成的微簇存储在金字塔时间框架中,使用时间衰减函数删除过期的微簇;当数据流量大时,根据监测的系统资源使用情况自动调整界限半径和簇选择因子,从而调节聚类的粒度.实验结果表明,该算法具有良好的聚类质量和快速的数据处理能力.

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来源
《计算机科学与探索》 |2010年第9期|859-864|共6页
作者
任家东; 周玮玮; 何海涛;
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作者单位

燕山大学;

信息科学与工程学院;

河北;

秦皇岛;

066004;

北京理工大学;

计算机科学技术学院;

北京;

100081;

燕山大学;

信息科学与工程学院;

河北;

秦皇岛;

066004;

燕山大学;

信息科学与工程学院;

河北;

秦皇岛;

066004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
高维数据流; 子空间聚类; 数据流流量; 自适应;

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