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流数据聚类方法
文献摘要：
聚类通常被用于对数据进行快速探索性数据分析,然而传统的聚类方法并不能及时有效对源源不断的数据进行快速分析.近年来,流数据聚类方法的出现解决了这一问题.基于当前对流数据聚类方法的研究,针对流数据聚类方法进行概述,首先介绍流数据聚类常用的窗口模型;其次,依据基础依赖的批处理方法从层次方法、分区方法、密度方法、网格方法和模型方面分别介绍了近几年相关的流数据聚类方法,并简要介绍流数据方法相关应用;最后,总结当前流数据聚类实验中常用的指标,以及当前论文中常用的数据集.
文献关键词：
流数据;聚类;无监督学习;综述
中图分类号：
作者姓名：
张宝杰;余涛;王玉;陈斯羽
作者机构：
西安石油大学计算机学院,西安 710065
文献出处：
引用格式：
[1]张宝杰;余涛;王玉;陈斯羽-.流数据聚类方法)[J].现代计算机,2022(23):32-37,54
A类：
B类：
流数据,数据聚类,聚类方法,探索性数据分析,源源不断,快速分析,口模,批处理,次方,分区方法,别介,相关应用,无监督学习
AB值：
0.263395
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