基于网格和密度的数据流聚类方法研究

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1、大连理工大学博士学位论文基于网格和密度的数据流聚类方法研究姓名：单世民申请学位级别：博士专业：管理科学与工程指导教师：邓贵仕20060515基于网格和密度的数据流聚类方法研究值的搜索问题转化为优化问题，然后利用微粒群算法解决此优化问题。针对数据流的动态性特征，分析了已有的动态环境下微粒群算法，发现已有方法的环境变化检测能力仍然存在不足，具体表现为微粒种群容易停滞在动态环境中静止的局部极点，进而失去对其他区域中全局极点的追踪能力。针对此问题，使用“活性因数”概念及分布式处理模式，解决了微粒种群在动

2、态环境中的停滞问题。进一步的，提出了动态环境下改进的自适应微粒群算法(IAPSO)。实验证明，该方法能够适应更多类型的复杂动态环境，具有更为普遍的实际意义，为论文对数据流聚类方法的研究提供了技术支撑。4．以入侵检测为代表的具体数据流环境为研究对象，对基于网格和密度的数据流动态聚类方法进行了研究，提出了数据流中孤立点识别方法。在此类数据流环境中，可以认为只存在一个主要聚类，并且与其他数据相比，属于主要聚类的数据具有相对更高的密集程度。这种环境的基本需求就是判断新出现的数据对象是否属于主要聚类。针对

3、这种情况，首先扩展了“孤立点”的含义，将不属于主要聚类的数据对象定义为相对于主要聚类而言的“孤立点”。然后，将本文的前三项工作成果进行综合，提出了一种面向数据流的动态聚类方法一数据流中孤立点识别方法(ODODS)。设计并实现了数据流分析原型系统，并在此基础上，以入侵检测的标准测试数据为基准进行实验，以满足具体数据流环境的应用需求为目标，通过与以往基于聚类的入侵检测方法进行结果对比，说明了ODODS方法的有效性。关键词：聚类分析；数据流；微粒群；动态环境大连理下大学博士学位论文Researchon

4、ClusteringMethodforDataStreamAnalysisAbstract111eageofinformationtechnology,charactizedbyavastarrayofdata．hasenormouslyamplifiedtherequestofmakingsenseofdataandmadeitevenmorechallen西ng．Datacollectionanytimeandeverywherehasbecometherealityofourlives．I

5、nthissituation，thelimitationoftraditionaldataanalyzingmethodsbasedondatabasemakesithardtocopewiththehugevolumeofdata．Tosolvetheproblem，anewdatamodelreferredasDataStreamisintroduced．Atpresent，researchondatastreammininghasattractedmoreandmoreattention．

6、Moreoveranalyzingdatastreamusingclusteringisoneoftheimportantaspectsofdatastreammining．ItisasignifieativeandchallengingworktodeveloptheanalysismethodondatastreamusIngclustering．弧emainlypurposeofthisthesisistopresentaneffectivemethodforanalyzingdatast

7、reambasedonclustering．Toachievethegoal，theworkofthethesisiscarriedoutonthebasisofresearchingtheexistingtraditionalclusteringmethodandimpovingtheirperformance．Bystudyingtraditionalmethod，clusteringbasedon卯danddensitywasfoundtObemoresuitabletorealizeda

8、tastreamclustering．Therefore。thethesismakeiIsresearchongrid—densitybaseddatastreamclusteringonthebasisofimprovingonthetraditionalclusteringmethodbasedongridanddensity．Tosumup，themaincontributionofthethesisispresentedbelow：1．Tofindthemethodoloywhichc柚