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關聯函數的數據流聚類算法

大小:0.76 MB 人氣: 2018-02-10 需要積分:1

  傳統數據流聚類算法大多基于距離或密度,聚類質量和處理效率都不高。針對以上問題,提出了一種基于關聯函數的數據流聚類算法。首先,將數據點以物元的形式模型化,建立解決問題所需要的關聯函數;其次,計算關聯函數的值,以此值的大小來判斷數據點屬于某簇的程度;然后,將所提方法運用到數據流聚類的在線一離線框架中;最后,采用真實數據集KDD-CUP99和隨機生成的人工數據集進行算法的測試。實驗結果表明,所提方法的聚類純度在92%以上,每秒能處理約6300條記錄,與傳統算法相比,處理效率有了較大的提高,在維度和簇數目方面的可擴展性較強,適用于處理大規模的動態數據集。
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