基于快速搜索密度的数据流聚类算法

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1、分类号：０１７５密级：Ｗ或乂ｆ研究生学位论文基于快速搜索密度的数据流聚类算法ＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＡｌｏｒ化ｈｍｏｆＤａｔａＳｔｒｅａｍｇ论文题目夕ｈ文ＢａｓｅｏｎＦａｓｔＳｅａｒｃｈａｎｄＦｉｎｄｏｆＤｅｎｓ化ｙｐｅａｋｓ（）研究生姓名李艳文学科？、专业数学概率论与数理统计研究方向高维数据统计分析学位级别硕±导师姓名、职称赵学靖副教授论文工作起止年月２０１５年３月至２０１６年３月论文

2、提交日期２０１６年４月论文答辩日期２０１６年日月学位授予日期２０１６年月校址：甘肃省兰州市原创性声明本人郑重声明，：本人所呈交的学位论文是在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。学位论文中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。除文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在文中Ｗ明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者

3、签名：日期：关于学位论文使用授权的声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属兰州大学。本人完全了解兰州大学有关保存、使用学位论文的规定，同意学校保存或向国家有关部口或机构送交论文的纸质版和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权兰州大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用任何复制手段保存和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时一，第署名单位仍然为兰州大学。本学位论文研

4、究内容：□可Ｗ公开□不易公开，已在学位办公室办理保密申请，解密后适用本授权书。一＂＂（请在Ｗ上选项内选择其中项打Ｖ）论文作者签名：：导师签名日期：日期：基于快速搜索密度的数据流聚类算法中文摘要数据流聚类是对连续不断生成的无穷序列的数据对象进行聚类分析。在将一些特征Ｗ及限制聚类算法应用到数据流的同时，需要满足数据流的。在目前的数据流聚类算法当中，聚类算法的应用ＷＫＭＥＡＮＳ算法，ＤＢＳＣＡＮ算法Ｗ及分层聚类等传统的聚类算法为主。本文结合Ａｌ

5、ｅｘＲｏｄｒｉｇｕｅｚ和ＡｌｅｓｓａｎｄｒｏＬａｉｏ于２０１４年提出的《Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｂｙｆａｓｔｓｅａｒｃｈａｎｄｆｉｎｄｏｆｄｅｎｓｉｔｙｐｅａｋｓ》中的聚类方法，并对该算法中的参数屯进行自动选择处理，数据点的密度Ｗ高斯核密度定义，此外对奇异值进行了识别。在此基础上，采用滑动窗口模型，将该算法推广到数据流。与经典数据流聚类算法进行比较，本文的算法有相对较高的聚类精度，并且减少了参数数量，实现了奇异值的识别功能。本文通过数值模拟Ｗ及实例分析来进

6、行验证。关键词：数据流；聚类；密度ＩＣｌｕｓｔｅｒｉｎＡｌｏｒｉｔｈｍｏｆＤａｔａＳｔｒｅａｍＢａｓｅｏｎＦａｓｔＳｅａｒｃｈｇｇａｎｄＦｉｎｄｏｆＤｅｎｓｉｔｙＡｂｓｔｒａｃｔＤａｔａｓｔｒｅａｍｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｉｓａｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｎａｌｙｓｉｓｆｏｒｕｎｂｏｕｎｄｅｄｓｅｑｕｅｎｃｅｓｏｆｄａｔａｏｂｅｃｔｓｔｈａｔａｒｅｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｇｅｎｅｒａｔｅｄａｔｒａｐｉｄｒａｔｅｓ．Ｗｅ

7、ｎｅｅｄｔｏｓａｔｉｓｆｊｙｙｗｉｔｈｓｏｍｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｄａｔａｓｔｒｅａｍｗｈｅｎｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ？ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｒｅａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｄａｔａｓｔｒｅａｍ．Ｉｎｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｃｌｕｓ，ｔｅｒｉｎｇａｌｏｒｉｔｈｍｓｌｉｋｅＤＢＳＣＡＮａｌｏｒｉｔｈｍＫＭＥＡＮＳａｌｏｒｉｔｈｍａｎｄｈｉｅｒａｒｃｈｉｃ

8、ａｌｇｇ，ｇｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｏｒｉｔｈｍｃａｎｂｅｕｓｅｄｔｏｄａｔａｓｔｒｅａｍｃｌｕｓｔｅｒｉｎ．Ｉｎｔｈｉｓａｅｒｗｅｕｓｅａｇｇｐｐ，，，，，ｎｅｗｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｆｒｏｍＣｌｕｓｔｅｒｉｎｂｆａｓｔｓｅａｒｃｈａｎｄｆｉｎｄｏｆｄｅｎｓ化ｅａｋｓｇｙｙｐｗｈｉｃｈｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂｙＡｌｅｘＲｏｄｒｉｇｕｅｚａｎｄＡｌｅｓｓａｎｄｒｏＬａｉｏｉｎ２０１４．Ｗｅｓｅｌｅｃ