基于双层网格和密度的数据流聚类算法分析

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1、分类号TP391密级UDC编号10736硕士学位论文基于双层网格和密度的数据流聚类算法研究研究生姓名:杨晏指导教师姓名、职称:王治和教授专业名称:计算机应用技术研究方向:数据库技术及应用(数据挖掘)二〇一四年五月万方数据ResearchonDataStreamClusteringAlgorithmBasedonDouble-layerGridandDensityYangYan万方数据万方数据万方数据西北师范大学研究生学位论文作者信息论文题目基于双层网格和密度的数据流聚类算法研究姓名杨晏学号2011211120专业名称计算机应用技术答辩日期2014年

2、5月22日联系电话13609313686E-mail36510290@qq.com通信地址(邮编):西北师范大学新校区研究生公寓3号楼备注:万方数据目录摘要...............................................................IAbstract..........................................................II第1章绪论........................................................11.1课题

3、研究的背景及意义........................................11.2国内外研究现状..............................................31.3本文的研究内容及创新点......................................51.4论文的结构组织...............................................6第2章聚类方法综述................................................82.

4、1聚类分析相关理论.............................................82.1.1聚类的定义.............................................92.1.2聚类分析的基本步骤.....................................92.2传统聚类方法................................................102.2.1划分方法..............................................

5、112.2.2层次方法..............................................132.2.3基于密度的方法........................................152.2.4基于网格的方法........................................182.2.5基于模型的方法........................................192.2.6传统聚类方法的比较....................................202.3本

6、章小结....................................................21第3章数据流聚类.................................................223.1数据流聚类相关理论..........................................223.1.1数据流的定义..........................................223.1.2数据流的特点.......................................

7、...233.1.3数据流聚类的含义......................................233.1.4数据流聚类算法的要求..................................233.2数据流聚类相关技术..........................................243.2.1数据倾斜技术..........................................243.2.2概要数据结构..........................................263.

8、3数据流聚类传统算法介绍及比较................................283.3.1STREAM算

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