数据流的不规则网格增量聚类算法

摘要

分析了数据流的特点,针对数据流聚类算法CluStream对数据流中非球形聚类效果不好的情况,提出了基于数据流的不规则网格增量聚类算法IIGStream.IIGStream算法具备了传统网格聚类算法处理速度快的优点.同时能够动态增量地调整网格结构.对新到来的数据点,通过判断网格是否相连,保证了对于不同形状聚类的聚类效果.IIGStream在聚类时无需预先指定聚类数目.且对孤立点不敏感.在真实数据集与仿真数据集上的实验结果表明,IIGStream算法具有良好的适用性和有效性,在聚类精度以及速度上均优于CluStream算法.