【摘 要】
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本文提出一种新颖的基于密度的簇结构挖掘算法(MCluStream),以解决数据流聚类中对输入参数选择困难和重叠簇识别问题.首先,设计了一种树拓扑CR-Tree索引结构,将直接核心密度
【机 构】
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北京科技大学,计算机与通信工程学院,北京,100083
【出 处】
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第十一全国博士生学术年会——信息技术与安全专题
论文部分内容阅读
本文提出一种新颖的基于密度的簇结构挖掘算法(MCluStream),以解决数据流聚类中对输入参数选择困难和重叠簇识别问题.首先,设计了一种树拓扑CR-Tree索引结构,将直接核心密度可达的一对数据点映射成树结构中的父子关系.蕴含了数据点依赖关系的CR-Tree涵盖了一系列subEps参数下的基于密度的簇结构.其次,提出的MCluStream挖掘算法通过对CR-Tree的在线维护,完成对数据流中簇结构的更新,实现对新增数据的快速聚类.再次,设计了一种快速从CR-Tree提取簇结构的方法,根据可视化的簇结构,选择合理的聚类簇结果.最后,大规模实际和合成数据集上的实验,验证了MCluStream算法的有效挖掘结果和较高的聚类效率.MCluStream适用于面向海量数据流中基于密度的自适应聚类分析应用.
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