【摘 要】
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数据流聚类是数据流挖掘中的重要问题．现实世界中的数据流往往同时具有连续属性和标称属性，但现有算法局限于仅处理其中一种属性，而对另一种采取简单舍弃的办法．目前还没有能在算
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数据流聚类是数据流挖掘中的重要问题．现实世界中的数据流往往同时具有连续属性和标称属性，但现有算法局限于仅处理其中一种属性，而对另一种采取简单舍弃的办法．目前还没有能在算法层次上进行混合属性数据流聚类的算法．文中提出了一种针对混合属性数据流的聚类算法；建立了数据流到达的泊松过程模型；用频度直方图对离散属性进行了描述；给出了混合属性条件下微聚类生成、更新、合并和删除算法．在公共数据集上的实验表明，文中提出的算法具有鲁棒的性能．
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