衰减窗口中的不确定数据流聚类算法
Clustering algorithm for uncertain data stream based on damped sliding window
1. 江阴职业技术学院 计算机科学系, 江苏 江阴 214405
2. 扬州大学 信息工程学院, 江苏 扬州 225127
3. 南京大学 软件新技术国家重点实验室, 南京 210093
摘要
针对现实不确定数据流具备分布非凸性和包含大量噪声等特点，提出不确定数据流聚类算法Clu_Ustream（clustering on uncertain stream）来解决对近期数据进行实时高效聚类演化问题。首先，在线部分利用子窗口采样机制采集滑动窗口中的不确定流数据，采用双层概要统计结构链表存储概率密度网格的统计信息；然后，离线聚类过程中通过衰减窗口机制弱化老旧数据的影响，并定期对窗口中的过期子窗口进行清理；同时采用动态异常网格删除机制有效过滤离群点，从而降低算法的时空复杂度。在模拟数据集和网络入侵真实数据集上的仿真结果表明，Clu_Ustream算法与其他同类算法相比具有较高的聚类质量和效率。
基金项目
国家自然科学基金项目(61702441)
江苏省自然科学基金项目(BK20201430)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.01.0015
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2673-2677,2682
文章编号: 1001-3695(2021)09-020-2673-05
发布历史
[2021-09-05] 印刷出版
引用本文
屠莉, 陈崚. 衰减窗口中的不确定数据流聚类算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (9): 2673-2677,2682. (Tu Li, Chen Ling. Clustering algorithm for uncertain data stream based on damped sliding window [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (9): 2673-2677,2682. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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