【摘 要】
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提出了一种基于TEDA（典型与偏心数据分析，Typicality and Eccentricity Data Analysis）模型的模糊数据流聚类算法。TEDA模型常用于离群数据样本的检测，以此来获得更好的聚类效果
【基金项目】
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江苏省高校自然科学研究计划项目（05KJD520146）
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提出了一种基于TEDA（典型与偏心数据分析，Typicality and Eccentricity Data Analysis）模型的模糊数据流聚类算法。TEDA模型常用于离群数据样本的检测，以此来获得更好的聚类效果。为能够适应在线模糊数据流聚类、满足实时响应要求，该算法沿用了TEDA算法中离心率与典型性的概念及相关公式，用以判断指定数据样本是否属于特定数据簇或特定数据簇群，以此进行整个簇群的更新。同时对TEDA算法在处理高维度数据流时的不足进行补充。该算法具有完全的自主性，能够自动地创建、更新及合并数据
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