一种实现混合属性数据流聚类的算法

• 作者: 朱俚治 朱梧檟
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 混合属性数据 相似性 k - 近邻算法 k - 均值聚类 分类属性
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 【算法分析与研究】
• 页码范围: 34-37
• 页数: 4页
• 分类号: TP372
• 语种: 中文

摘要

在当今的网络中存在三种形式的数据流，连续型数据流，标称型数据流和混合属性数据流。由于目前在数据挖掘中大部分算法只能处理一种属性的数据流，而处理混合属性数据流的算法却很少，但在数据挖掘的实际应用中常常需要将不同属性的数据流进行相互区分。事实上研究人员在区分不同属性数据流时，首先是将不同属性的流进行聚类，其次是对不同属性的流进行识别。在查阅有了有关资料和参考文献后，本文提出了一种对混合属性数据流的聚类算法，该算法的聚类思想是：①提取混合属性数据流的分类属性，②使用 k －近邻算法计算数据流分类属性的相似性，③根据 k －近邻算法对数据流相似度的计算结果，使用 k －均值聚类算法对混合属性数据流进行聚类，④给出聚类的算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱俚治	南京航空航天大学信息中心	80	75	4.0	4.0
2	朱梧檟	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	8	12	2.0	2.0