现有数据流聚类算法只能处理Ti me Series和Cash Register型数据流,并且应用于高维数据流时其精度不甚理想。提出针对高维Turnstile型数据流的子空间聚类算法HT-Stream,算法对数据空间进行网格划分,在线动态维护网格单元信息,采用倾斜...现有数据流聚类算法只能处理Ti me Series和Cash Register型数据流,并且应用于高维数据流时其精度不甚理想。提出针对高维Turnstile型数据流的子空间聚类算法HT-Stream,算法对数据空间进行网格划分,在线动态维护网格单元信息,采用倾斜时间窗口存储统计信息,根据用户指定时间跨度离线输出聚类结果。基于真实数据集与仿真数据集的实验表明,算法具有良好的适用性和有效性。展开更多
文摘现有数据流聚类算法只能处理Ti me Series和Cash Register型数据流,并且应用于高维数据流时其精度不甚理想。提出针对高维Turnstile型数据流的子空间聚类算法HT-Stream,算法对数据空间进行网格划分,在线动态维护网格单元信息,采用倾斜时间窗口存储统计信息,根据用户指定时间跨度离线输出聚类结果。基于真实数据集与仿真数据集的实验表明,算法具有良好的适用性和有效性。
