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1、近年來,隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展和廣泛應(yīng)用,許多應(yīng)用中的數(shù)據(jù)是以流的形式產(chǎn)生,這類數(shù)據(jù)是連續(xù)的、有序的、快速變化的、海量的。聚類分析是一種重要的數(shù)據(jù)挖掘方法,但是傳統(tǒng)的聚類算法不能直接應(yīng)用于數(shù)據(jù)流聚類。雖然學(xué)者們已對(duì)數(shù)據(jù)流聚類問題進(jìn)行了一系列研究,但是仍有許多問題尚待研究和解決。
分形幾何學(xué)近年來在不斷地發(fā)展,并在一些領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,如地理、交通、氣象等。分形數(shù)據(jù)挖掘就是利用數(shù)據(jù)集的分形特征對(duì)其挖掘,數(shù)據(jù)集的分形特征是指一
2、個(gè)數(shù)據(jù)集的部分與整體具有相似的結(jié)構(gòu)或?qū)傩?。分形維數(shù)是描述數(shù)據(jù)集分形特征的重要指標(biāo),它能有效地描述數(shù)據(jù)集,當(dāng)它發(fā)生變化時(shí),說明數(shù)據(jù)集的某些特征發(fā)生了變化,如數(shù)據(jù)集的變化趨勢(shì)、數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布等。
本文對(duì)經(jīng)典的數(shù)據(jù)流聚類算法和分形理論進(jìn)行了系統(tǒng)的研究和全面的總結(jié),分析了一些常用的數(shù)據(jù)流聚類算法的不足之處,在此基礎(chǔ)上提出了一種基于密度與分形維數(shù)的數(shù)據(jù)流聚類算法。算法借鑒在線/離線的兩階段框架思想,結(jié)合了密度聚類和分形聚類的優(yōu)點(diǎn),克服了傳
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