【摘 要】
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针对基于密度网格的数据流聚类算法D-Stream存在的缺陷,提出了基于质心距离和密度网格的数据流聚类算法CDD-Stream。该算法分为在线、离线以及历史簇查询3个部分。在线部分通
【基金项目】
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国家自然科学基金(61302158,61571238)资助项目
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针对基于密度网格的数据流聚类算法D-Stream存在的缺陷,提出了基于质心距离和密度网格的数据流聚类算法CDD-Stream。该算法分为在线、离线以及历史簇查询3个部分。在线部分通过各网格单元的数据量、密度以及存在的网格数来计算加权平均密度,基于加权平均密度动态设置网格单元的密度阈值和时间间隔gap;采用新的簇边界判定方法,依据稀疏网格与其邻接稠密网格的质心距离,将稀疏网格归并到相应的簇中,在一定程度上避免了簇边界的误删,提高了聚类精度。离线部分使用金字塔时间模型存储网格帧,供用户查询历史簇,查询结果可以
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