基于密度的混合属性数据流聚类算法
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1. 浙江工业大学
2. 浙江工业大学信息工程学院

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黄德才

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Density-Based Clustering Algorithm for Mixture Data Sets
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    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。本文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,在宏聚类中是使用改进的密度聚类算法M-DBSCAN来对微簇进行聚类。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。

    Abstract:

    Data stream clustering analysis is a hot issue in present research of data mining. Design a density based data stream clustering algorithm for mixed-attribute data sets. CluStream algorithm is not capable enough to handle mixed numerical and categorical data, in order to avoid this shortcoming, a new data stream cluster algorithm named MCStream was presented which use the idea of dimension-oriented distance. The simulations show that the new algorithm can cluster the mixed-attribute data stream efficiently and quickly.

    参考文献
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    引证文献
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

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  • 收稿日期:2009-04-16
  • 最后修改日期:2009-06-22
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  • 在线发布日期: 2010-03-20
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