计算机科学 ›› 2006, Vol. 33 ›› Issue (11): 14-17.

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高维Turnstile型数据流聚类算法

  

  • 出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
  • 基金资助:
    本文得到国家自然科学基金(70371015)、教育部高等学校博士学科点科研基金(20040286009)、江苏省高校自然科学计划一般项目(05KJB520022)资助.

  • Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要: 现有数据流聚类算法只能处理Time Series和Cash Register型数据流,并且应用于高维数据流时其精度不甚理想。提出针对高维Turnstile型数据流的子空间聚类算法HT-Stream,算法对数据空间进行网格划分,在线动态维护网格单元信息,采用倾斜时间窗口存储统计信息,根据用户指定时间跨度离线输出聚类结果。基于真实数据集与仿真数据集的实验表明,算法具有良好的适用性和有效性。

关键词: 数据流 子空间聚类 高维 倾斜时间窗口

Abstract: Previous method only can deal with Time Series and Cash Register data stream. Moreover, the efficiency of clustering high dimensional data stream is not very satisfactory. In this paper a novel algorithm for clustering Turnstile data stream named HT-Strea

Key words: Data stream,Subspace clustering, High dimension, Tilted time windows

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