高维数据流子空间聚类发现及维护算法

• 作者: 周晓云 孙志挥 张柏礼 杨宜东
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 数据流 聚类算法 子空间聚类 Hoeffding界
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 834-840
• 页数: 7页
• 分类号: TP311
• 字数: 5396字
• 语种: 中文

摘要

近年来由于数据流应用的大量涌现,基于数据流模型的数据挖掘算法研究已成为重要的应用前沿课题.提出一种基于Hoeffding界的高维数据流的子空间聚类发现及维护算法--SHStream.算法将数据流分段(分段长度由Hoeffding界确定),在数据分段上进行子空间聚类,通过迭代逐步得到满足聚类精度要求的聚类结果,同时针对数据流的动态性,算法对聚类结果进行调整和维护.算法可以有效地处理高雏数据流和对任意形状分布数据的聚类问题.基于真实数据集与仿真数据集的实验表明,算法具有良好的适用性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙志挥	东南大学计算机科学与工程系	148	3968	33.0	58.0
2	张柏礼	东南大学计算机科学与工程系	32	326	9.0	17.0
3	周晓云	东南大学计算机科学与工程系	13	197	8.0	13.0
4	杨宜东	东南大学计算机科学与工程系	10	226	7.0	10.0