基于动态网格的数据流聚类分析

被引:5
作者
何勇
刘青宝
机构
[1] 国防科学技术大学信息系统与管理学院
关键词
动态网格; 网格密度; 数据流聚类; 聚类参数;
D O I
暂无
中图分类号
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
081202 ;
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。
引用
收藏
页码:3281 / 3284
页数:4
相关论文
共 6 条
[1]   一种基于网格方法的高维数据流子空间聚类算法 [J].
孙玉芬 ;
卢炎生 .
计算机科学, 2007, (04) :199-203+221
[2]   基于数据流的任意形状聚类算法 [J].
朱蔚恒 ;
印鉴 ;
谢益煌 .
软件学报, 2006, (03) :379-387
[3]   一种高维空间数据的子空间聚类算法 [J].
王生生 ;
刘大有 ;
曹斌 ;
刘杰 .
计算机应用, 2005, (11) :2615-2617
[4]   增量式CURE聚类算法研究 [J].
冯兴杰 ;
黄亚楼 .
小型微型计算机系统, 2004, (10) :1847-1849
[5]  
基于网格和密度的数据流聚类方法研究[D]. 单世民.大连理工大学. 2006
[6]  
Relative densitybasedk-nearest neighbors clustering algorithm .2 LIU Qing-bao,DENG Su,LU Chang-hui,et al. Proc of Interna-tional Conference on Machine Learning and Cybernetics . 2003