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文檔簡介
1、當前在數據挖掘領域中，數據流聚類分析成為聚類研究中的一個重要方向?；诰W格的聚類算法中網格的劃分粒度直接影響聚類質量，且不適用于高維數據流聚類。針對上述問題，本文的研究重點放在了基于網格的數據流聚類算法上。這些聚類算法的研究成果在網絡安全，無線傳感，工業(yè)控制等領域具有重要的作用。
首先，提出了一種基于不規(guī)則網格的高維數據流聚類算法。該算法根據數據點在每個維的l鄰域內進行網格劃分，并動態(tài)地調整網格結構。當有聚類請求的時候，通過識
2、別網格單元密度最低點找到聚類子空間，并在子空間進行基于網格的聚類。
其次，提出了一種基于矩陣的高維數據流聚類算法。此算法采用了CluStream算法的兩階段框架。在線階段，用一組不相交的GC結構維護每維數據的概要信息，定期刪除稀疏的GC單元。離線階段，利用稠密的網格單元 GC構建網格矩陣。當有聚類請求的時候，根據指針指向遍歷矩陣得到多維的聚類結果。
最后，提出了基于軟件故障特征檢測的序列數據聚類算法。該算法在統(tǒng)計詞頻
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