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基于数据流的任意形状聚类算法
引用本文:朱蔚恒,印鉴,谢益煌.基于数据流的任意形状聚类算法[J].软件学报,2006,17(3):379-387.
作者姓名:朱蔚恒  印鉴  谢益煌
作者单位:中山大学计算机科学系,广东,广州,510275
基金项目:中国科学院资助项目;国家科技攻关项目;广东省博士启动基金;广东省博士启动基金;广东省科技厅科技计划
摘    要:详细分析了数据流聚类算法CluStream的不足之处,如对非球形的聚类效果不好、对周期性数据的聚类变化反映不完整等,并针对这些不足之处提出了一种采用空间分割、组合以及按密度聚类的算法ACluStream.实验结果表明,ACluStream在准确度和速度上都比CluStream有较大的提高.

关 键 词:数据流  聚类  数据挖掘
收稿时间:2004-09-28
修稿时间:2005-03-11

Arbitrary Shape Cluster Algorithm for Clustering Data Stream
ZHU Wei-Heng,YIN Jian and XIE Yi-Huang.Arbitrary Shape Cluster Algorithm for Clustering Data Stream[J].Journal of Software,2006,17(3):379-387.
Authors:ZHU Wei-Heng  YIN Jian and XIE Yi-Huang
Institution:Department of Computer Science, Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510275, China
Abstract:CluStream is a popular data stream cluster algorithm, however, it is not capable enough to cluster arbitrary shapes and make clusters in periodic data. This paper introduces a new algorithm ACluStream to solve these problems. The ACluStream is based on the partition and assemble of the space and cluster by density. In the experiment, it is shown that ACluStream is better than CluStream in speed and accuracy.
Keywords:data stream  clustering  data mining
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