【摘 要】
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文章在传统聚类算法的基础上,提出了一种基于密度和约束的数据流聚类算法-C-DBDStream（Constraint and Density Based Clustering of Data Stream）.该算法使用数据流聚类在线
【机 构】
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兰州大学信息科学与工程学院,兰州市公安局
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文章在传统聚类算法的基础上,提出了一种基于密度和约束的数据流聚类算法-C-DBDStream（Constraint and Density Based Clustering of Data Stream）.该算法使用数据流聚类在线和离线两阶段框架.在线聚类阶段使用衰减窗口模型,对数据流中的数 据对象进行初步的聚类,应用约束条件生成微簇,并将实例级的约束扩展到了微簇级,并将结果以快照的形式保存下来为下一阶段做 准备;离线聚类阶段则利用微簇级约束规则聚类,采用 DBSCAN算法中的密度可达寻找密度连通区域
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