基于相关度的多数据流动态聚类算法

摘要：

最近数据流的研究热点主要集中在数据流挖掘。针对多数据流提出基于相关度的多数据流聚类算法。 该算法运用基于密度的聚类思想解决多数据流的聚类问题，动态地更新类。算法的时间复杂度为O(nlogn)，聚类的结果明显优于基于欧几里德距离的多数据流聚类。

关键词： 相关度 多数据流 动态聚类算法

作者: 金燕 刘青宝 侯东风

作者单位: 国防科学技术大学信息系统与管理学院 长沙 410073

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国计算机用户协会网络应用分会2008年网络新技术与应用研讨会

会议地点: 青岛

会议语种:中文

页码: 215-218

在线出版日期: 2008-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）