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  1. 数据流挖掘中的聚类算法综述

  2. 摘 要: 近期，随着诸如实时监控系统、网络入侵检测和web上用户点击流等动态的应用环境源源不断地产生海量的、时序的、快速变化的和潜在无限的数据流，对数据流挖掘的研究变得重要而富有意义。聚类分析作为数据流挖掘领域的一个重要问题，在近期被高度重视和广泛研究。由于数据流模型不同于传统数据集的特殊性质，新的要求和挑战应运而生。本文对数据流挖掘中各种聚类分析算法和处理框架做了综述。文章力图回顾数据流聚类分析领域的最近发展水平，提供给读者该领域的一个清晰的蓝图。为了实现这个目标，我们将首先介绍数据流聚类的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-02
    • 文件大小：769024
    • 提供者：aonu

  1. 数据流挖掘算法包含聚类，查询，关联规则挖掘等

  2. 二十多篇关于数据流挖掘的论文，有关于数据流聚类的，查询的，关联规则挖掘的，等等。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-09-24
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：weihuwangzi

  1. 数据挖掘论文集，很多论文打包

  2. 交易数据的聚类分析.pdf 基于粗糙集理论的数据挖掘算法研究.pdf 基于粗糙集的数据挖掘与决策支持方法研究.pdf 基于粗糙集的数据挖掘方法研究.pdf 基于自然计算的模糊聚类新算法研究.pdf 对聚类及聚类评价若干问题的研究.pdf 数据挖掘中的聚类方法及其应用——基于统计学视角的研究.pdf 数据挖掘中聚类若干问题研究.pdf 粗糙集扩展模型及其在数据挖掘中的应用研究.pdf 粗糙集理论在数据挖掘领域中的应用.pdf 聚类方法及其应用研究.pdf 高维数据流聚类分析及离群点检测研究.pd

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-06-20
    • 文件大小：46137344
    • 提供者：wtzmax

  1. 基于人工免疫系统的聚类算法研究

  2. 基于人工免疫系统的聚类算法/RLAIS算法、ai_Net算法，及其在数据优化、流数据上的应用

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-25
    • 文件大小：31457280
    • 提供者：zeye_liliao

  1. 聚类分析在交通流时序数据挖掘中的应用

  2. 聚类分析在交通流时序数据挖掘中的应用 硕士论文 具体数据 具体实施方案

  3. 所属分类：项目管理

    • 发布日期：2012-08-20
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：sh88fml

  1. 3个聚类算法性能比较分析

  2. 比较了三种常用的数据流挖掘用算法，分析其性能的优缺点

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-12-16
    • 文件大小：43008
    • 提供者：u013169269

  1. 流聚类序列算法

  2. 记录本序列中所占总位数, 即项集数*每个Itemset对象的weight值

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-05-08
    • 文件大小：27648
    • 提供者：huguohui326

  1. 基于密度网格的数据流聚类算法

  2. 基于密度网格的数据流聚类算法 数据挖掘论文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-10-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：anthony9080

  1. 数据流聚类文章

  2. 近年来，数据采集技术以及数据挖掘技术不断发展，通常在短时间内就 可以采集到大量的数据，并加以分析处理。随着信息技术以及 Web 技术的飞 速发展，数据不再是存储于可多次随机访问的介质中的静态数据，而是称之 为数据流的动态流式数据。不同于静态数据，数据流具有实时性、连续性、 顺序性等特性，因而传统的聚类分析技术无法直接应用于数据流，需要新的 聚类分析技术来处理数据流。本文针对数据流聚类技术从多个方面进行了深 入细致地研究。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-12-16
    • 文件大小：297984
    • 提供者：u012759692

  1. CluStream流数据聚类 java 代码和jar包

  2. CluStream流数据聚类 java 代码和jar包 CluStream是两层结构 分为在线聚类和离线聚类两部分

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2015-12-08
    • 文件大小：741376
    • 提供者：u010711062

  1. 对于交通流的预测

  2. 利用多元线性回归对交通流进行学习和预测，利用主成分分析进行数据压缩，利用多种聚类方法对于数据进行聚类。

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2016-07-11
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：leizro

  1. 数据流聚类知识&Stream;、CluStream、Birch算法

  2. 数据流聚类相关知识以及Stream、CluStream、Birch算法的讲解

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-04-27
    • 文件大小：512000
    • 提供者：csdn_wujian

  1. 基于时间衰减和密度的任意簇数据流聚类

  2. 数据挖掘的一个重要分支是数据流聚类技术。基于K均值算法的基础提出了CluTA算法。该算法在处理用K均值方法分类得到的结果时考虑时间衰减因素和相似簇的合并，达到用户对时间的要求并实现了任意形状簇聚类。理论分析和实验结果都表明算法具有可行性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-22
    • 文件大小：324608
    • 提供者：weixin_38570519

  1. 基于微集群的P2P流量分类数据流聚类方法

  2. 基于微集群的P2P流量分类数据流聚类方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：342016
    • 提供者：weixin_38534683

  1. 负荷曲线数据中概念漂移的聚类生存模型

  2. 客户的电力消耗模式的准确情景对于电力供应商来说是一项有价值的资产。 本文提出了负荷分布数据中概念漂移的聚类生存模型。 概念漂移的集群生存模型检索集群随时间的动态行为。 我们制定了一种新的数据流聚类算法I-niceStream，该算法自动识别聚类的数量和初始聚类中心，以产生聚类结果。 我们从聚类结果中得出修正的Kullback-Leibler散度，用于计算概念漂移得分。 概念漂移分数用于估计相关的聚类和聚类模式。 生存模型将聚类模式分为持续，衰落和新兴类型。 对从中国广东省不同工厂收集的合成数据集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：524288
    • 提供者：weixin_38643407

  1. 一种基于滑动窗口的不确定数据流聚类算法

  2. 针对不确定数据流上的聚类问题提出了一种新的聚类算法SWCUS,它采用滑动窗口缓存一段时间内的元组作为聚类对象,只存储新到达的数据,"淘汰"过时数据,以便获得高质量的聚类结果。另外它还应用k-means算法来生成初始微簇并且提出了一种新的离群点机制来排除离群点。实验结果表明,SWCUS算法与同类型的算法相比有较好的聚类效果和较快的聚类速度,而且其自身拥有很强的可伸缩性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：376832
    • 提供者：weixin_38686187

  1. 实时数据流聚类的研究新进展

  2. 实时数据流聚类是目前国际数据库和数据管理领域的新兴研究热点。综述了实时数据流聚类的最新研究进展,在介绍实时数据流聚类的相关理论和常用技术的基础上,对现有各种代表性算法的优势和不足进行了系统地分析,从处理速度、聚类形状、演化分析、高维性及噪声健壮性5个方面对算法的性能进行了比较。探讨了基于聚类的实时数据流演化分析方法及其局限性。最后展望了将来可能的研究方向。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：460800
    • 提供者：weixin_38700779

  1. 基于衰减窗口与剪枝维度树的实时数据流聚类

  2. 提出一种基于衰减窗口的实时数据流聚类算法PDStream。算法首先对数据空间进行网格划分,采用改进的维度树结构维护和更新数据流的摘要信息,设计了一种周期性剪枝策略,周期性地剪去维度树中的稀疏网格,最后采用深度优先搜索算法在线处理聚类请求。基于人工数据集和真实数据集的实验表明,PDStream算法可以有效地发现数据流中任意形状的聚类,内存消耗少,具有较好的计算精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：490496
    • 提供者：weixin_38547409

  1. 基于小波概要的并行数据流聚类

  2. 许多应用中会连续不断产生大量随时间演变的序列型数据,构成时间序列数据流,如传感器网络、实时股票行情、网络及通信监控等场合.聚类是分析这类并行多数据流的一种有力工具.但数据流长度无限、随时间演变和大数据量的特点,使得传统的聚类方法无法直接应用.利用数据流的遗忘特性,应用离散小波变换,分层、动态地维护每个数据流的概要结构.基于该概要结构,快速计算数据流与聚类中心之间的近似距离,实现了一种适合并行多数据流的K-means聚类方法.所进行的实验验证了该聚类方法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38696143

  1. 基于维度最大熵数据流聚类的异常检测方法

  2. 针对传统数据流聚类算法聚类信息损失大、不准确的缺点, 提出一种基于维度最大熵的数据流聚类算法. 采用动态数据直方图将数据维度划分为不同的维度组, 计算各维度最大熵划分维度空间簇, 将相同维度簇的数据聚集成微簇, 通过比较微簇的信息熵大小及其分布特点实现数据流的异常检测. 该方法提升了聚类速度, 克服了传统数据流聚类算法信息丢失的缺点. 实验结果表明, 所提出算法能够提高数据流异常检测的准确性和有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：590848
    • 提供者：weixin_38656142
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