基于约束的数据流聚类研究

摘要：

上世纪末,为适应网络监控、入侵检测、情报分析、商业交易管理和分析等应用的要求,数据流技术应运而生.数据流聚类是数据流挖掘最常用的方法之一,但是常见的聚类算法是无监督的。本文在介绍SHStream算法的基础上,通过对SHStream算法的改进,提出了一种能够在高维空间中处理约束条件的聚类算法CON-SHStream。

关键词： 数据流挖掘 约束 聚类算法 数据流聚类

作者: 史金成 胡学钢

作者单位: 合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥 230009 铜陵学院计算机系,安徽铜陵 244000 合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥 230009

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国第18届计算机技术与应用学术会议(CACIS)

会议地点: 浙江宁波

会议语种:中文

页码: 113-115

在线出版日期: 2007-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）