作　　者： ; ; ; ;

机构地区： 北京邮电大学

出　　处： 《计算机科学》 2011年第5期145-148,共4页

摘　　要： 总结目前主流数据流聚类算法的优缺点后,提出了一种新的数据流聚类算法——DsStream。该算法采用双层聚类框架,应用滑动窗口技术,基于密度对数据流进行动态聚类,可以挖掘具有任意形状的数据流,且能够动态掌握数据流的分布特征。 Summarizing the advantages and disadvantages of the current main datastreams clustering algorithms,this paper presented a new datastreams clustering algorithm——DsStream.The algorithm uses the Double-layer clustering framework,makes use of sliding window technology,clusters the datastreams dynamically based on the density.This algorithm can mine the datastreams with arbitrary shape and grasp distribution of datastreams dynamically.

关 键 词： 数据流 聚类 密度 滑动窗口

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]