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Data stream clustering by fast density-peak-search

机译：快速密度峰值搜索的数据流群集

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Data stream mining has recently been studied extensively in the literature. Many clustering algorithms were proposed to handle massive streams of data. However, many of these algorithms may not be as efficient as one desires for data streams, as they typically require a number of iterations in their implementations. In this paper, we will propose a new data stream clustering algorithm, based on the fast density-peak-search method. It does not require any iterations in its implementation, and therefore is most suitable for large streams of data. The comparisons of numerical illustration as well as a real example will be made with other alternative data stream algorithms.
机译：最近在文献中广泛研究了数据流挖掘。 提出了许多聚类算法来处理大量数据流。 然而，许多这些算法可能与数据流的期望一样有效，因为它们通常需要许多迭代在其实现中。 在本文中，我们将提出一种基于快速密度 - 峰值搜索方法的新数据流聚类算法。 它不需要在其实施中的任何迭代，因此最适合大量数据流。 将使用其他替代数据流算法进行数值图示以及真实例子的比较。

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