【摘 要】
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针对目前子空间聚类算法大多需要多次扫描数据流,且不能根据数据流的动态变化及时调整聚类结果的问题,提出一种基于结构树的数据流子空间自适应聚类算法.该算法通过对数据流
【机 构】
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长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙,410114广东外语外贸大学思科信息学院,广州,510420;
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针对目前子空间聚类算法大多需要多次扫描数据流,且不能根据数据流的动态变化及时调整聚类结果的问题,提出一种基于结构树的数据流子空间自适应聚类算法.该算法通过对数据流的一次性扫描,利用改进相对熵找到区域的相关维,在对应相关维组成的子空间中进行网格聚类,确保了不同的簇发生在不同的子空间中,同时利用结构树保存区域划分信息,面对不同聚类请求结合回溯算法的思想及时高效地对子空间划分结果进行相应调整.通过在真实数据集和仿真数据集上的实验表明,本算法在同等甚至更小的时间代价的前提下,其聚类精度远远高于现有的子空间聚类算法,且对数据量和属性维度都具有良好的伸缩性.
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