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2个月前
查找数据流的聚类算法的相关文献
理解问题查找数据流的聚类算法的相关文献
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- 数据流聚类算法研究。
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研究概述
- 数据流挖掘重要性：数据流挖掘旨在从连续不断的流数据中提取隐藏的知识/模式，是当前研究的热点问题2。
- 聚类算法特点：数据流聚类算法与传统静态数据聚类算法不同，面临有限内存、单次扫描、实时响应和概念漂移等约束2。
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算法分类
- 单遍扫描算法：这类算法将数据流聚类视为对数据库的单次扫描，适用于数据流的快速处理8。
- 进化分析算法：关注数据流的动态变化，能够适应流数据的分布和密度变化8。
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研究进展
- 算法改进：针对传统聚类方法的不足，学者们提出了多种改进的数据流聚类算法，以适应流数据的动态环境5。
- 特殊应用：例如，桥梁健康监测中采用特殊投影和拟合的数据流聚类算法，结合拟用算法和滑动窗口技术进行聚类预处理6。
- 参数设置挑战：尽管已有改进，但参数设置不当或算法固有缺陷仍导致一些算法存在问题7。
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