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一种基于质量估算的空间数据流聚类算法研究
引用本文:樊超,李宏伟,朱燕,施方林,徐哲.一种基于质量估算的空间数据流聚类算法研究[J].计算机应用研究,2017,34(9).
作者姓名:樊超  李宏伟  朱燕  施方林  徐哲
作者单位:信息工程大学,信息工程大学,信息工程大学,信息工程大学,信息工程大学
基金项目:空间数据流的概念漂移问题研究(41571394)
摘    要:针对传统的基于网格密度的数据流聚类方法丢失数据的空间位置特性的缺陷,提出了一种基于质量估算(mass estimation)的空间数据流聚类方法。通过 树进行空间划分,可将到达数据映射到不同的划分区域,在树得到质量(mass)的基础上,进行各子区域的密度推算的同时引入衰减因子,以及在线动态维护微簇,可精确反映空间数据流的演化信息。该方法在真实数据与模拟数据的综合试验中验证了算法的聚类效果与高效率性,并通过与传统数据流聚类算法的对比,进一步体现出其在聚类效果上的优势。该方法能够在保证较低的时间复杂度的基础上,更好的保留了数据的空间位置特性,因而能够更好的适应空间数据流聚类的需求。

关 键 词:空间数据挖掘  空间数据流  数据流聚类  质量估算  空间划分
收稿时间:2016/6/13 0:00:00
修稿时间:2017/6/7 0:00:00

Clustering Algorithm on Spatial Data Stream Based on Mass Estimation
fanchao,lihongwei,zhuyan,shifanglin and xvzhe.Clustering Algorithm on Spatial Data Stream Based on Mass Estimation[J].Application Research of Computers,2017,34(9).
Authors:fanchao  lihongwei  zhuyan  shifanglin and xvzhe
Affiliation:Information Engineering University,,,,
Abstract:
Keywords:spatial  data mining  spatial  data stream  data  stream clustering  mass  estimation  spatial  partitioning
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