基于分形的数据流聚类算法研究

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1、合肥工业大学硕士学位论文基于分形的数据流聚类算法研究姓名：罗义钦申请学位级别：硕士专业：管理科学与工程指导教师：张公让;倪志伟20090401基于分形的数据流聚类算法研究摘要数据流由一系列有序到达的、趋于无限的、动态的数据组成。现实世界和工程实践产生了大量的数据流，这种数据不同于传统的静态数据，对其进行有效处理和挖掘遇到了极大的挑战。传统数据挖掘算法在支持数据流挖掘时所表现出来的局限性已被广泛认识，这也促进了对改进现有数据挖掘算法和构建新的数据流挖掘算法的研究。如何利用有限存储空间进行聚类是数据流挖掘的重要问题，具有非常重要的研究价值和实践意义，已经引起了国内外研究者的广泛关

2、注。本文对分形理论和经典数据流聚类算法进行了系统的研究和全面的总结，在此基础上提出了一种新的基于分形的数据流聚类算法。首先，本文介绍了数据挖掘、分形、聚类的基本知识和一些经典的数据流聚类算法。然后，提出了基于分形的数据流聚类算法，利用分形维数的变化程度来度量数据点与聚类的自相似程度，在噪音干扰下能发现反映数据流自然聚集状态的任意形状的聚类。实验证明，FClustream算法是一种高效的数据流聚类算法。最后对FClustream算法进行了全面的总结和论述，并讨论了存在的主要问题和未来的研究方向。关键词：数据挖掘；数据流；分形；分形维数；聚类ResearchontheAlgori

3、thmofFractalClusteringDataStreamAbstractData-streamconsistsofaseriesofordinalcoming，boundless，dynamicdata．Real-worldapplicationsoftengeneratehugeamountofdatastreamside，whichchallengesefficientprocessingandminingduetoitsspecialcharacteristics．Thedisadvantagesoftraditionaldataminingalgorithms

4、inminingdata．streamisindicatedbymanyresearchers，meanwhile，thesedisadvantagesalsopromotetheresearchesofimprovingofexistingdataminingalgorithmsandcreatingnewdata。streamminingalgorithms．Asaimportantproblemindatastreammining，clusteringtechniqueemployedintheseapplicationsshouldbeeffectiveinterms

5、ofspaceusage．Thishasreceivedconsiderableattentioninthepastfewyearsduetoitsresearchvalueandincreasingamountofimportantanceinnumerousapplications．Inthethesis，fractalandsomeclassicalalgorithmsforclusteringdatastreamhavebeensystematicallystudiedandcomprehensivelysummarized．Onthebasicofpreviousr

6、esearch，thenovelalgorithmsforfractalclusteringdatastreamareproposed．Firstly，thethesisintroducessomebasicknowledgeofdataminingandfractalandclusteringandsomeclassicalalgorithmsforclusteringdatastream．Secondly,thethesispresentanalgorithmwhichisbasedonfractaltoclusterdatastreamandusesthechangeo

7、ffractaldimensiontomeasuretheself-similaritybetweendataandclusters．Withnoisycondition，thealgorithmcandiscoverarbitraryshapeclustersthatreflectthenaturalgroupstatusofdatastream．TheexperimentsshowthegoodperformanceandeffectivityofFClustream．Finally,thethes