基于密度的不确定数据流聚类算法

发布时间：2019-05-31 20:25

【摘要】：不确定性的出现使传统算法无法直接用于聚类不确定数据流。该文提出一种不确定数据流环境下基于密度的聚类算法,其中提出不确定度的概念以衡量不确定数据的分布信息,并在改进面向确定数据的聚类算法DENCLUE的基础上,提出一种可处理数据不确定度的UDENCLUE算法,以降低数据的不确定性对聚类结果产生的影响;提出滑动窗口下基于密度的不确定数据流聚类算法USDENCLUE,通过聚类特征指数直方图技术实现快速剪枝,可以高效处理噪音数据、演化数据流并生成任意形状的簇;采用真实数据集及人工合成数据集对USDENCLUE与CluStream聚类算法进行比较,实验结果表明了所提出算法的高效性和有效性。
[Abstract]:With the emergence of uncertainty, the traditional algorithm can not be directly used to cluster uncertain data streams. In this paper, a density-based clustering algorithm in uncertain data flow environment is proposed, in which the concept of uncertainty is proposed to measure the distribution information of uncertain data, and on the basis of improving the clustering algorithm DENCLUE for deterministic data, In order to reduce the influence of data uncertainty on clustering results, a UDENCLUE algorithm is proposed, which can deal with the uncertainty of data. A density-based uncertain data stream clustering algorithm USDENCLUE, based on sliding window is proposed to realize fast pruning by clustering feature index histogram technique, which can process noise data efficiently, evolve data stream and generate clusters of arbitrary shape. The real data set and the synthetic data set are used to compare the USDENCLUE clustering algorithm with the CluStream clustering algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm is efficient and effective.
【作者单位】： 东北大学计算机科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金面上项目(61173029,61672144)
【分类号】：TP311.13

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本文编号：2489994