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一种基于网格和密度的数据流聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在"数据流分析"这一数据挖掘的应用领域中,常规的算法显得很不适用.主要是因为这些算法的挖掘过程不能适应数据流的动态环境,其挖掘模型、挖掘结果不能满足实际应用中用户的需求.针对这一问题,本文提出了一种基于网格和密度的聚类方法,来有效地完成对数据流的分析任务.该方法打破传统聚类方法的束缚,把整个挖掘过程分为离线和在线两步,最终通过基于网格和密度的聚类方法实现数据流聚类. 相似文献
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传统的基于网格的数据流聚类算法采用固定划分网格的方法,虽然算法的处理速度较快,但是聚类准确性较低。针对此问题,提出了一种新的基于移动网格和密度的数据流聚类算法。在算法中引进了权重与衰减系数,利用移动网格技术对数据流的边界点进行处理,增强了聚类的准确性,提高了算法的运行效率。 相似文献
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数据流的网格密度聚类算法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种基于密度的实时数据流聚类算法RTCS.算法采用在线/离线双层框架,它在前台在线层快速实时地将到达的数据点放入相应的单元格,对多维数据和空间单元格动态计算密度.在后台离线层形成初始聚类,并不断地更新单元格的密度来自适应地调整聚类.RTCS算法能够根据密度的动态变化区分出真正的孤立点并剔除之,而这种剔除对后面的聚类结果没有影响.实验结果证明,算法可以很好地挖掘出各种形状的聚类,与CluStream算法相比,取得聚类的质量更高,有更快的处理速度,对数据维数和规模有更好的可扩展性. 相似文献
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针对传统密度网格算法在聚类中自动获取密度阈值不够精确的问题,提出了一种基于密度网格参数自适应的数据流聚类算法A-Stream。通过引入"双密度阈值",并以平均值作为密度阈值,对传统聚类算法进行了改进,解决了算法不能获取精确值的问题。实验结果表明,A-Stream算法不仅保留了传统密度网格算法的高效性,而且较大程度上提高了聚类精度。 相似文献
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基于密度的优化数据流聚类算法 总被引:1,自引:1,他引:1
为了解决数据流聚类算法中有效处理离群点这一关键问题,改进了基于密度的数据流聚类算法,在DenStream算法基础上提出了具有双检测时间策略DDTS(double derection time strategy)的基于密度的数据流聚类算法.该策略在数据流流速波动的情况下,结合时间与流数据数量两方面因素对微簇进行测试.通过在线动态维护和删减微簇,保存可能升级的离群点来改善聚类效果.实验结果表明,改进算法具有良好的适用性和有效性,能够取得较高的聚类质量. 相似文献
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随着越来越多的应用程序产生数据流,数据流聚类分析的研究受到了广泛关注.基于网格的聚类通过将数据流映射到网格结构中形成数据概要,进而对概要进行聚类.这种方法通常具有较高的效率,但是每个网格独立处理,没有考虑网格之间的相互影响,因此聚类质量有待提高.在聚类过程中不再独立处理网格,而是考虑了网格之间的耦合关系,提出了一种基于网格耦合的数据流聚类算法.网格的耦合更加准确地表达了数据之间的相关性,从而提高了聚类的质量.在合成和真实数据流上的实验结果表明,所提算法具有较高的聚类质量和效率. 相似文献
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针对现有聚类算法在计算网格密度时未考虑周围空间的影响因素而导致聚类边界不平滑的现象,提出一种基于扩展网格和密度的数据流聚类算法。通过动态确定网格扩展区域,将网格密度计算范围从本网格合理地扩展到相邻网格空间,进而根据算法中引入的凝聚度衡量周围空间数据点对网格密度的影响。为进一步精确聚类边缘的轮廓分布情况,使用边界点距离阈值函数从噪声中分离出类的边界点,并给出一种改进的网格合并方法,根据簇间连通性简化网格簇合并的判断条件,有效减少算法执行时间。实验结果表明,该算法具有较高的聚类质量和聚类效率。 相似文献
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本文提出了一种基于自适应网格划分的数据流聚类算法。通过采用网格的自适应划分,对传统的基于密度网格的数据流聚类算法,以均衡划分网格的方法进行改进,使网格的划分更加合理,减少硬性划分对结果可能造成的影响,提高了硬性划分边界的精度。同时采用剪枝方法,减少了算法的执行时间。最后,通过实验验证了该算法的有效性。 相似文献
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基于k均值分区的流数据高效密度聚类算法 总被引:2,自引:0,他引:2
数据流聚类是数据流挖掘研究的一个重要内容,已有的数据流聚类算法大多采用k中心点(均值)方法对数据进行聚类,不能对数据分布不规则以及高维空间数据流进行有效聚类.论文提出一种基于k均值分区的流数据密度聚类算法,先对数据流进行分区做k均值聚类生成中间聚类结果(均值参考点集),随后对这些均值参考点进行密度聚类,理论分析和实验结果表明算法可以有效解决数据分布不规则以及高维空间数据流聚类问题,算法是有效可行的. 相似文献
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