一种基于代表点的分布式数据流聚类算法

• 作者: 张健沛 杨静 高兵
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 分布式数据流 数据挖掘 聚类 聚类演化 代表点
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2845-2848
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.08.011

摘要

为发现分布式数据流下不同形状的聚簇,提出了一种基于代表点的聚类算法.算法首先在代表点定义的基础上,提出环点的概念以及迭代查找密度相连环点的算法,在此基础上生成远程站点的局部模型；然后在协调站点设计合并局部模型,生成全局聚簇的算法.通过真实数据集与仿真数据集的实验表明,算法使用代表点能够发现不同形状的聚簇并显著降低数据传输量,同时通过测试一更新局部模型算法避免了频繁发送数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张健沛	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	156	1356	19.0	28.0
2	杨静	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	178	2073	24.0	37.0
3	高兵	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	3	20	2.0	3.0