数据流的不规则网格增量聚类算法

• 作者: 于翔 印桂生
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据流 聚类 网格 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 页码范围: 846-850
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 4360字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2008.08.015

摘要

分析了数据流的特点,针对数据流聚类算法CluStream对数据流中非球形聚类效果不好的情况,提出了基于数据流的不规则网格增量聚类算法IIGStream.IIGStream算法具备了传统网格聚类算法处理速度快的优点.同时能够动态增量地调整网格结构.对新到来的数据点,通过判断网格是否相连,保证了对于不同形状聚类的聚类效果.IIGStream在聚类时无需预先指定聚类数目.且对孤立点不敏感.在真实数据集与仿真数据集上的实验结果表明,IIGStream算法具有良好的适用性和有效性,在聚类精度以及速度上均优于CluStream算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	印桂生	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	113	842	16.0	23.0
2	于翔	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	8	35	3.0	5.0