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關(guān)聯(lián)函數(shù)的數(shù)據(jù)流聚類算法

大小:0.76 MB 人氣: 2018-02-10 需要積分:1

  傳統(tǒng)數(shù)據(jù)流聚類算法大多基于距離或密度,聚類質(zhì)量和處理效率都不高。針對以上問題,提出了一種基于關(guān)聯(lián)函數(shù)的數(shù)據(jù)流聚類算法。首先,將數(shù)據(jù)點(diǎn)以物元的形式模型化,建立解決問題所需要的關(guān)聯(lián)函數(shù);其次,計(jì)算關(guān)聯(lián)函數(shù)的值,以此值的大小來判斷數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于某簇的程度;然后,將所提方法運(yùn)用到數(shù)據(jù)流聚類的在線一離線框架中;最后,采用真實(shí)數(shù)據(jù)集KDD-CUP99和隨機(jī)生成的人工數(shù)據(jù)集進(jìn)行算法的測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)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(tǒng)算法相比,處理效率有了較大的提高,在維度和簇?cái)?shù)目方面的可擴(kuò)展性較強(qiáng),適用于處理大規(guī)模的動態(tài)數(shù)據(jù)集。
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