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基于动态网格的数据流聚类分析
  • 期刊名称：计算机应用研究, Vol.25 No.11,2008.11.
  • 时间：0
  • 分类：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]国防科学技术大学信息系统与管理学院,长沙410073
  • 相关基金：基金项目：国家自然科学基金资助项目（60172012）
  • 相关项目：模糊、动态多维数据建模理论与方法研究
关键词： 动态网格, 网格密度, 数据流聚类, 聚类参数, dynamic grid, grid density, datastream clustering, clustering parameter
中文摘要：

提出的增量式数据流聚类算法DGCDS结合网格和密度技术,能够得到任意形状的聚类,通过改进网格密度的计算方式,解决了现有网格算法中丢失数据空间影响信息的问题,并且实现了关键参数的自适应设置,减小了人工参数对聚类结果的影响。

英文摘要：

This paper presented an incremental data stream clustering algorithm （DGCDS） based on grid and density, which discovered clusters with arbitrary shape. It solved a problem that losing space influence of data in some of grid-based algorithms with improving the method of density calculation, and this algorithm also set key parameter automatically to reduce the influence of factitious parameter.

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