【摘 要】
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该文在归纳、总结了数据流研究的现状的基础上提出了一个在数据流上的快速有效的密度估计算法和一个在多数据流之间发现聚类关系的层次聚类算法.具体地说,该文的贡献有以下几
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该文在归纳、总结了数据流研究的现状的基础上提出了一个在数据流上的快速有效的密度估计算法和一个在多数据流之间发现聚类关系的层次聚类算法.具体地说,该文的贡献有以下几点:1.提出了一个快速有效的数据流上的密度估计算法,该算法以传统的核密度估计算法为基础,利用核合并技术,以损失一定精度的代价大幅度减少算法的时间复杂度和空间复杂度.并对两种核函数的核合并过程进行了分析,计算出了核合并的误差上界.使得算法在能够有效的处理大规模的数据流的同时,得到相对准确的密度估计结果.最后通过大量的实验验证了算法的准确性和有效性.2.对层次聚类算法作了详细地分析,在数据流研究的环境中,提出了对多个数据流进行聚类分析的问题,以此发现数据流之间的相关性.这在证券分析、网络检测的环境中有着一定的实用意义.3.提出了动态聚类树的数据结构与相应的旋转调整算法,当数据流发生变化的时候不需要重新构造聚类树,而只需要对相关的节点进行局部的旋转调整就可以得到更新的聚类结果.并在此基础上提出了一种解决多数据流上聚类问题的的算法.
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