【摘 要】
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本文在传统的CLIQUE算法上提出了一种改进的CLIQUE算法。该算法采用新的网格划分方法,通过将网格单元边长再细分为两份,避免了CLIQUE算法在生成候选密度单元时可能会丢失
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本文在传统的CLIQUE算法上提出了一种改进的CLIQUE算法。该算法采用新的网格划分方法,通过将网格单元边长再细分为两份,避免了CLIQUE算法在生成候选密度单元时可能会丢失潜在的数据点的问题；提出一种处理与稠密单元相邻的稀疏单元内的数据点的方法,能有效提高聚类的精度；使用一种新方法处理同一个簇中的稠密单元不相邻的问题,改善簇的数目不准确的问题；设计了一种自顶向下的簇生成过程来提高算法的效率,避免了CLIQUE算法在高维空间中计算量过大的问题,并且避免MDL剪枝造成的精度丢失。在改进的CLIQUE算法的基础上提出了高维数据流聚类算法HA-Stream。该算法将聚类过程分为在线和离线两个阶段,离线阶段使用改进的CLIQUE算法有效提高算法的效率和聚类的精度。 通过实验结果表明,与CLIQUE算法和CluStream算法相比,HA-Stream算法具有更高的聚类精度和更好的可伸缩性,证明了HA-Stream算法是有效可行的。
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