【摘 要】
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提出一种基于密度的实时数据流聚类算法RTCS.算法采用在线/离线双层框架,它在前台在线层快速实时地将到达的数据点放入相应的单元格,对多维数据和空间单元格动态计算密度.在
【机 构】
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南京航空航天大学信息与科学技术学院,江阴职业技术学院计算机科学系,扬州大学信息学院计算机科学系,南京大学软件新技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60673060,60773103）资助,江苏省自然科学基金项目（BK2008206）资助,省教育厅自然科学基金项目（08KJB520012）资助,软件新技术国家重点实验室开放基金项目资助.
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提出一种基于密度的实时数据流聚类算法RTCS.算法采用在线/离线双层框架,它在前台在线层快速实时地将到达的数据点放入相应的单元格,对多维数据和空间单元格动态计算密度.在后台离线层形成初始聚类,并不断地更新单元格的密度来自适应地调整聚类.RTCS算法能够根据密度的动态变化区分出真正的孤立点并剔除之,而这种剔除对后面的聚类结果没有影响.实验结果证明,算法可以很好地挖掘出各种形状的聚类,与C luS tream算法相比,取得聚类的质量更高,有更快的处理速度,对数据维数和规模有更好的可扩展性.
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