作者：赵金东; 于彦伟; 刘惊雷异常检测聚类分析密度聚类网格聚类海量数据流
摘要：针对海量实时数据流,提出了一种基于密度和网格划分相结合的聚类算法.首先对数据空间进行划分,判断每个单元格中数据点的属性.如果单元格内数据点密度高于阈值,则判定这些点为核心点;否则,根据单元格邻居内数据点的数量对数据点进行再次判断,以确定单元格内的数据点是边界点还是噪声点.算法克服了基于密度的算法运行效率低的缺点,又弥补了基于网格的算法精度较低的不足.通过实验验证了算法的效率和性能,并与经典的DBSCAN和CLIQUE算法进行了对比分析.最后分析了算法在面向海量实时数据流方面所具有的优势,并提出了进一步的研究方向.
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