基于密度的混合属性数据流聚类算法

被引：12

作者：

黄德才

吴天虹

机构：

[1] 浙江工业大学计算机科学与技术学院

来源：

控制与决策 | 2010年 / 25卷 / 03期

关键词：

数据流; 数据挖掘; 聚类; 混合属性; 密度;

D O I：

10.13195/j.cd.2010.03.99.huangdc.010

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

数据流聚类分析是当前数据挖掘研究的热点问题,为了克服数据流聚类框架CluStream算法不能处理混合属性数据流的缺陷,提出了基于密度的混合属性数据流聚类算法MCStream.在微聚类中使用面向维度的距离来度量对象之间的相似度,在宏聚类中使用改进的密度聚类算法M-DBSCAN对微簇进行聚类.实验结果表明,MCStream算法能快速有效地处理混合属性数据流聚类问题.

引用

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