高维数据流的自适应子空间聚类算法

• 作者: 任家东 何海涛 周玮玮
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 高维数据流 子空间聚类 数据流流量 自适应
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 859-864
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4878字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2010.09.009

摘要

高维数据流聚类是数据挖掘领域中的研究热点.由于数据流具有数据量大、快速变化、高维性等特点,许多聚类算法不能取得较好的聚类质量.提出了高维数据流的自适应子空间聚类算法SAStream.该算法改进了.HPStream中的微簇结构并定义了候选簇,只在相应的子空间内计算新来数据点到候选簇质心的距离,减少了聚类时被检查微簇的数目,将形成的微簇存储在金字塔时间框架中,使用时间衰减函数删除过期的微簇;当数据流量大时,根据监测的系统资源使用情况自动调整界限半径和簇选择因子,从而调节聚类的粒度.实验结果表明,该算法具有良好的聚类质量和快速的数据处理能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何海涛	燕山大学信息科学与工程学院	21	95	5.0	9.0
2	任家东	燕山大学信息科学与工程学院	49	218	9.0	11.0
6	周玮玮	燕山大学信息科学与工程学院	1	13	1.0	1.0