【摘 要】
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随着数据流规模的持续增大,现有基于网格的聚类算法对数据流的聚类效果不好,不能实时发现任意形状的簇,也不能及时删除数据流中的噪声点.文章提出了一种Hadoop平台环境下基于
【机 构】
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山东省科学院情报研究所,燕山大学信息科学与工程学院,济南大学泉城学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61170190）,国家青年基金资助项目（61004115）
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随着数据流规模的持续增大,现有基于网格的聚类算法对数据流的聚类效果不好,不能实时发现任意形状的簇,也不能及时删除数据流中的噪声点.文章提出了一种Hadoop平台环境下基于网格密度的分布式数据流聚类算法（PGDC-Stream）,利于基于Hadoop的MapReduce框架对数据流进行阶段化的并行聚类分析,实时发现数据流中任意形状的簇,定义检测周期和密度阈值函数并及时删除数据流中的噪声点.算法基于网格密度对数据流初始聚类后,随着新数据的到来,使用基于密度阈值函数的噪声点处理策略,周期性检测和删除噪声点,使用
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