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基于网格的数据流聚类方法研究     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Research of Data Stream Clustering Methods Based on Grid
【作者】 于翔;
【导师】 印桂生;
【学位授予单位】 哈尔滨工程大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2010
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 哈尔滨工程大学
【网络出版投稿时间】 2011-01-20
【关键词】 数据流; 网格; 增量聚类; 动态划分; 约简;
【英文关键词】 data stream; grid; incremental clustering; dynamic partition; reduction;
【中文摘要】 近年来,数据采集技术以及数据挖掘技术不断发展,通常在短时间内就可以采集到大量的数据,并加以分析处理。随着信息技术以及Web技术的飞速发展,数据不再是存储于可多次随机访问的介质中的静态数据,而是称之为数据流的动态流式数据。不同于静态数据,数据流具有实时性、连续性、顺序性等特性,因而传统的聚类分析技术无法直接应用于数据流,需要新的聚类分析技术来处理数据流。本文针对数据流聚类技术从多个方面进行了深入细致地研究。 首先,分析了基于网格的聚类算法的优缺点,进而对传统的静态网格划分方法以及动态网格划分方法进行了研究,针对网格聚类算法中数据空间的划分方法进行改进,拟对新的数据空间动态划分策略展开研究,使其可增量地更新网格单元的结构以及统计信息。在此基础上,设计出基于动态网格划分的聚类算法,使得新算法不仅具有传统网格聚类算法的高效性,且在一定程度上提高聚类的质量。 其次,在新的数据空间动态划分策略的基础上,着重针对数据流的增量聚类进行研究。对现有的数据流聚类算法和增量聚类算法的特性以及存在的问题进行分析,针对数据流对聚类算法的实时性等方面的要求以及现有聚类算法对非球形聚类效果不好的缺点,设计一种基于数据流的不...
【英文摘要】 In recent years, the technology of data collection and data mining developed continuously, then we can get massive data to process and analyze in very short time. With the rapid development of information technology and Web technology, data are no longer static data stored in the media which can be visited several times, but the flow-type data called data stream. Other than static data, data stream has the characteristics of real-time property, continuity property, succession property, etc. Traditional clus...
【更新日期】 2011-04-22

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