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基于密度的混合属性数据流聚类算法
引用本文:黄德才,吴天红.基于密度的混合属性数据流聚类算法[J].控制与决策,2010,25(3):416-421.
作者姓名:黄德才  吴天红
作者单位:浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州,310023
摘    要:数据流聚类分析是当前数据挖掘研究的热点问题,为了克服数据流聚类框架CluStream算法不能处理混合属性数据流的缺陷,提出了基于密度的混合属性数据流聚类算法MCStream.在微聚类中使用面向维度的距离来度量对象之间的相似度,在宏聚类中使用改进的密度聚类算法M-DBSCAN对微簇进行聚类.实验结果表明,MCStream算法能快速有效地处理混合属性数据流聚类问题.

关 键 词:数据流  数据挖掘  聚类  混合属性  密度  
收稿时间:2009/4/16 0:00:00
修稿时间:2009/6/22 0:00:00

Density-Based Clustering Algorithm for Mixture Data Sets
HUANG De-cai,WU Tian-hong.Density-Based Clustering Algorithm for Mixture Data Sets[J].Control and Decision,2010,25(3):416-421.
Authors:HUANG De-cai  WU Tian-hong
Affiliation:Department of Computer Science and Technology/a>;Zhejiang University of Technology/a>;Hangzhou 310023/a>;China.
Abstract:Data stream clustering analysis is a hot issue in present research of data mining. A density based data stream clustering algorithm is designed for mixed-attribute data sets. To avoid the shortcoming that CluStream algorithm is not capable enough to handle mixed numerical and categorical data,a data stream cluster algorithm named MCStream is presented by using the idea of dimension-oriented distance. The simulation results show that the proposed algorithm can cluster the mixed-attribute data stream efficien...
Keywords:Data stream  Data mining  Clustering  Mixed attributes  Density  
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