一种混合属性数据流聚类算法

• 作者: 周杰 杨春宇
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 数据流 聚类分析 混合属性 泊松过程
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 聚类
• 页码范围: 1364-1371
• 页数: 8页
• 分类号: TP311
• 字数: 6986字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-4164.2007.08.018

摘要

数据流聚类是数据流挖掘中的重要问题.现实世界中的数据流往往同时具有连续属性和标称属性,但现有算法局限于仅处理其中一种属性,而对另一种采取简单舍弃的办法.目前还没有能在算法层次上进行混合属性数据流聚类的算法.文中提出了一种针对混合属性数据流的聚类算法;建立了数据流到达的泊松过程模型;用频度直方图对离散属性进行了描述;给出了混合属性条件下微聚类生成、更新、合并和删除算法.在公共数据集上的实验表明,文中提出的算法具有鲁棒的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周杰	清华大学自动化系	37	1097	11.0	33.0
2	杨春宇	清华大学自动化系	2	75	1.0	2.0