基于密度的优化数据流聚类算法

• 作 者: 康晶 马宏 刘力雄
• 机 构: 国家数字交换系统工程技术研究中心
• 出 处: 计算机工程与设计
• 发表日期: 2010年22期
• 关键词: 数据流 聚类 密度 双检测时间策略 数据挖掘 data streams clustering density double detection time str
• 基金项目: 基金项目：国家863高技术研究发展计划基金项目（2008AA011001）.

为了解决数据流聚类算法中有效处理离群点这一关键问题，改进了基于密度的数据流聚类算法，在DenStream算法基础上提出了具有双检测时间策略DDTs（double detection timestrategy）的基于密度的数据流聚类算法。该策略在数据流流速波动的情况下，结合时间与流数据数量两方面因素对微簇进行测试。通过在线动态维护和删减微簇，保存可能升级的离群点来改善聚类效果。实验结果表明，改进算法具有良好的适用性和有效性，能够取得较高的聚类质量。