An arbitrary shape clustering algorithm over variable density data streams

2016-09-23

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AI

DOI：10.1177/1748301816670163

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摘要

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本文提出了一种新的有效方法VDStream，用于在变密度数据流中发现任意形状的聚类。该算法能够减少历史数据的影响，并有效消除噪声数据的干扰。当数据流的密度发生变化时，VDStream可以动态调整密度参数以寻找精确的聚类。实验结果表明了VDStream的有效性和高效性。