基于相关度的多数据流动态聚类算法

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中文摘要：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。

作者：

金燕、刘青宝、侯东风

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作者单位：

国防科学技术大学信息系统与管理学院长沙 410073

关键词：

相关度多数据流动态聚类算法

主办单位：

中国计算机用户协会

北京联合大学

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

会议时间：

2008-10-01

会议地点：

青岛

会议母体文献：

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论文集

页码：

215-218

出版时间：

2008