【摘 要】
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针对传统聚类算法自动获取密度阈值不够精确的问题，本文提出了一种密度网格内基于参数自适应的数据流聚类算法A-Stream。算法引入了“双密度阈值”策略；“双密度阈值”策略改变
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针对传统聚类算法自动获取密度阈值不够精确的问题，本文提出了一种密度网格内基于参数自适应的数据流聚类算法A-Stream。算法引入了“双密度阈值”策略；“双密度阈值”策略改变了传统使用单一密度阈值的方式。采用上、下两个密度阈值对簇进行更细化的划分。另外，算法充分考虑到了影响密度阈值计算的各个因素，所以在对密度阈值的具体计算过程中通过遗传算法进行了优化。实验结果证明A-Stream算法不但保留了传统密度网格算法的高效性，而且与传统的聚类算法相比提高了聚类精度。且具有良好的可行性和适应性。
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