基于数据流双层结构聚类挖掘的研究

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1、华北电力大学（保定）硕士学位论文基于数据流双层结构聚类挖掘的研究姓名：楚红涛申请学位级别：硕士专业：计算机应用研究指导教师：寒枫20071218华北电力大学硕士学位论文摘要摘要随着计算机技术的发展，越来越多的应用产生流数据，流数据不同于传统的静态数据，它是连续的、有序的、快速变化的、海量的数据。本文的主要工作是设计和实现了双层结构流数据聚类算法ＴｗＤＳＣｌｕｓｔｅｒ，它包括两部分：在线层聚类和离线层聚类。为了有效地存储保留数据流中数据点的摘要信息，本文在框架中引入了微簇和金字塔时间框架。数据点的摘要信息以微簇的形式保留，并按照金字塔时间框架存储。

2、该算法可以有效的检测数据流中的异常点。通过相关的仿真实验和其它的算法对比，显示了ＴｗＤＳＣｌｕｓｔｅｒ算法的高效性和先进性。最后对本文的内容进行了总结，并对以后的工作进行了展望。关键词：流数据，聚类挖掘，异常点检测，双层结构ＡＢＳＴＲＡＣＴＷｉｔｈｔｈｅｈｉｇｈｄｅＶｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔｈｅｒｅａｒｅｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｔｈａｔｆａｃｉｎｇｔｈｅｅｎｖｉｒｏＩｌＩＩｌｅｎｔｏｆｓｔｒｅａｍｄａｔａ．Ｓｔｒｅａｍｄａｔａｉｓａ“ｎｄｏｆｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ，ｏｒｄｅｒｅｄ，ｃｈａｌｌ

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6、的数据。本文的主要工作是设计和实现了双层结构流数据聚类算法ＴｗＤＳＣｌｕｓｔｅｒ，它包括两部分：在线层聚类和离线层聚类。为了有效地存储保留数据流中数据点的摘要信息，本文在框架中引入了微簇和金字塔时间框架。数据点的摘要信息以微簇的形式保留，并按照金字塔时间框架存储。该算法可以有效的检测数据流中的异常点。通过相关的仿真实验和其它的算法对比，显示了ＴｗＤＳＣｌｕｓｔｅｒ算法的高效性和先进性。最后对本文的内容进行了总结，并对以后的工作进行了展望。关键词：流数据，聚类挖掘，异常点检测，双层结构ＡＢＳＴＲＡＣＴＷｉｔｈｔｈｅｈｉｇｈｄｅＶｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆ

7、ｃｏｍｐｕｔｅｒｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔｈｅｒｅａｒｅｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｔｈａｔｆａｃｉｎｇｔｈｅｅｎｖｉｒｏＩｌＩＩｌｅｎｔｏｆｓｔｒｅａｍｄａｔａ．Ｓｔｒｅａｍｄａｔａｉｓａ“ｎｄｏｆｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ，ｏｒｄｅｒｅｄ，ｃｈａｌｌｇｉｎｇｆａｓｔａｎｄｈｕｇｅ锄ｏｕｔｄａｔａ．Ｉｔｉｓｑｕｉｔｅａｎｅｗｏｂｊｅｃｔｔｈａｔｉｓｄｉｆ五ｅｒｅｎｔｆｒｏｍｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｓｔａｔｉｃｄａｔａｓｔｏｒｅｄｏｎｔｈｅｄｉｓｋ．Ｔｈｅｍａｉｎａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓｔｏｄｅｓｉｇｎａｎｄｉｍ

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