文档介绍：虞神拨夫·硕士学位论文\\申请学位级别:实时数据流的聚类和聚类边界检测学位授予日期:分类号:密级:梁小波指导教师姓名:论文定稿日期:学位授予单位:张晓龙教授武汉科技大学计算机科学与技术学院答辩委员会主席:评阅人:徐东平教授张鸿副教授’\.
象越醴睦越研究生学位论文版权使用授权声明本论文的研究成果归武汉科技大学所有,其研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解武汉科技大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向有关部门凑铡段浜嚎萍即笱Ч赜谘芯可宦畚氖章工作的规定》执行徒宦畚牡母从〖偷缱影姹荆市砺畚谋徊樵暮徒柙模同意学校将本论文的全部或部分内容编入学校认可的国家相关数据库进行检索和对外服务。论文作者签名:指导教师签名:期:日
武汉科技大学摘要实时数据流挖掘是数据挖掘领域中极其重要的研究方向。现代社会中随着计算机技术知的、感兴趣的知识。作为实时数据流挖掘技术的重要研究方向的聚类分析及其边界界定技术,越来越受到人们的关注,它们已经成为实时数据流挖掘技术领域一个非常活跃的研彩悦吼织该算法通过计算每个网格的密度以及网格之间的相似程度,决定其是否归属于某个聚类模式,并对聚类后的结果扫描,从中发现其边界,避免对整个数据空间重新进行实验结果表明,本研究提出的实时数据流的聚类及其边界检查算法彩悦蚴织能够在含噪声点的数据集上发现任意形状、任意大小,不同密度的聚类及其边界,且聚类和边界检测硕士学位论文第的飞速发展以及计算机应用的普及,实时数据流应运而生,它们具有时序性、快速变化,概念漂移、数据量巨大、潜在无限等特点,实时数据流挖掘就是从这些海量数据中发现未究课题。本研究采用衰减窗口技术和基于网格的方法实现实时数据流的聚类及其边界检测算法处理,以提高系统的性能。该算法能实时响应用户在任意时刻提出的聚类请求,并通过比较在不同时刻的聚类及其边界检测结果,来跟踪实时数据流的动态演化分析。本算法在平台上实现编码,并通过多个数据集来验证本算法的可行性和准确性。效果好、内存消耗低、具有较好的系统性能。关键词:实时数据流;衰减窗口:聚类算法;边界检测
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武汉科技大学目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一硕士学位论文第摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.问题提出的背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..本文的主要工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..本文的结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一第二章实时数据流挖掘的相关技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯实时数据流的基本概念⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..数据流挖掘的关键技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一聚类分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...诨址椒的数据流聚类⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯...谕穹椒的数据流聚类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.谀P头椒猙的数据流聚类⋯⋯⋯⋯⋯⋯一分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯频繁模式⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯数据流聚类算法性能的比较分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章实时数据流聚类与边界检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..实时数据流聚类的基本概念与定义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯算法框架⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯实时数据流中数据信息的存储和更新⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于网格方法的实时数据流聚类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯实时数据流的聚类边界检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第四章实验结果与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..实验结果与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯算法时间性能分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第五章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一.⋯⋯⋯.⋯⋯.⋯⋯.⋯.⋯.⋯.⋯⋯⋯..⋯..⋯.⋯.⋯..⋯.⋯⋯.⋯⋯.⋯.⋯.⋯.⋯..⋯.⋯.⋯.⋯..⋯.⋯⋯.⋯
武汉科技大学附录ザ裂黄诩浞⒈淼穆畚募安斡胂钅俊第页硕士学位论文总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯