计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (3): 159-161.
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摘要： 本文提出的基于网格的数据流聚类算法，克服了算法CluStream对非球形的聚类效果不好等缺陷，不仅能在噪声干扰下发现任意形状的类，而且有效地解决了聚类算法参数敏感和聚类结果无法区分密度差异等问题。
关键词: 聚类 数据流 聚类参数 相对密度
Abstract: With strong ability for discovering arbitrary shape clusters and handling noise, grid-based data stream clustering algorithm efficiently resolves these problem of being very sensitive to the user-defined parameters and difficult to distinguish the density
Key words: Clustering, Data stream, Clustering parameter, Relative density
. 基于网格的数据流聚类算法[J]. 计算机科学, 2007, 34(3): 159-161. https://doi.org/
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