【摘 要】
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近年来,越来越多的应用产生数据流,它是连续的、有序的、快速变化的、海量的数据。流数据不同于传统的存储在磁盘上的静态的数据,而是一类新的数据对象。当前在数据挖掘领域
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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近年来,越来越多的应用产生数据流,它是连续的、有序的、快速变化的、海量的数据。流数据不同于传统的存储在磁盘上的静态的数据,而是一类新的数据对象。当前在数据挖掘领域当中,数据流已经成为一个研究热点。数据流聚类分析成为聚类研究的一个重要方向。本文首先介绍了数据挖掘的相关知识,并对数据流挖掘进行了论述,然后建立了一个数据流聚类算法DSCluster,相对于别的双层数据流聚类算法,除了在空间和时间效率上保持一致外,本算法最大的特点就是可以对混合属性的数据流进行聚类分析,并且可以更好的检测数据流当中的异常点。接下来通过相关的实验,将DSCluster算法和其他算法对比,显示了DSCluster算法的高效性和先进性。最后对本文的内容进行了总结,并对以后的工作进行了展望。
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