基于滑动窗口和子空间划分的数据流聚类算法研究

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基于滑动窗口和子空间划分的数据流聚类算法研究

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毕业论文范文题目：基于滑动窗口和子空间划分的数据流聚类算法研究，论文范文关键词：基于滑动窗口和子空间划分的数据流聚类算法研究
基于滑动窗口和子空间划分的数据流聚类算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：近年来,随着计算机通信技术和网络技术的飞速发展,出现了一种新的数据模型—数据流。与传统的数据模型不同,数据流的特点是:(1)数据流是无限的,无法完整的存储;(2)数据的传输是高速的、实时变化的;(3)数据流到达是连续的、严格有序的;(4)只能顺序的访问一次或有限次。根据数据流的特点,在数（此处忽略..）据挖掘领域,聚类分析成为热点研究课题。近年来人们提出了很多基于数据流模型的聚类方法,并且得到一定的成果。本课题针对数据流的特点做了以下的研究。首先,对动态滑动窗口的数据流聚类方法进行研究,基于数据流流速实时变化的特点,在两阶段聚类框架基础上提出基于动态滑动窗口的数（略..）据流聚类算法。在线阶段,引入微聚类特征来存储数据流的概要信息,利用存储的概要信息动态调整滑动窗口规模,使有限的系统资源得到有效的应用,并计算数据点与微聚类中心的距离,以维护微聚类特征;离线阶段,对在线聚类阶段的聚类结果采用k-means算法进行宏聚类。其次,对基于（略..）子空间划分的高维属性数据流聚类进行研究,提出一种快速的子空间划分的数据流聚类方法。在线阶段,提出具有相同边和相同顶点的扩展相连单元。此外,引入了改进的CD-Tree格结构来存储非空单元信息,保持单元之间的位置关系,保持密度单元和扩展相连单元的隶属关系,对过期数据采（略..）用衰减函数来减少对当前数据的影响;离线阶段,通过在半径范围内搜索全部微簇的密度单元来产生最终的簇。最后,使用JAVA语言对上述算法进行实现,使用现实数据集KDD-CUP-99和人工数据集对提出的算法进行验证,验证算法的可行性和有效性。

以上为本篇毕业论文范文基于滑动窗口和子空间划分的数据流聚类算法研究的介绍部分。

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