一种基于代表点的分布式数据流聚类算法

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的基础上，出环点的概念以及迭代查找密度相连环点的算法，此基础上生成远程站点的局部模型；提在然后在协
调站点设计合并局部模型，生成全局聚簇的算法。通过真实数据集与仿真数据集的实验表明，算法使用代表点
能够发现不同形状的聚簇并显著降低数据传输量，同时通过测试一更新局部模型算法避免了频繁发送数据。
ｓｒｔｇｔａｅＹ．
Ｋｅｒｓｙｗｏｄ：ｄｓｒｕｅａａｓｒａ；ｄｔｎｎ；ｃｕｔｒｎ；ｃｕｔｒｅｏｖｎ；ｒｐｅｅｔｔｅｐｉｔｉｉｔｄｄｔｔｅｍｔｂａａｍｉｉｇｌｓｅｉｇｌｓｖｌｉｇｅｒｓｎａｉｏｎｅｖ
Ｓｃｎｌｔｄｓｇｅｔｅｌｏｉｍｏｅｅａｅｌｂｌｌｓｅｓｂｃｍｂｎｎｈｌｃｌｅｏｄｙｉｅｉｎｄｈａｇｒｈｔｇｎｒｔｇｏａｃｕｔｒｙｏｉｉｇｔｅｏａｍｏｅｓａｃｏｄｎｔｒｉ．Ｔｅｔｄｌｔｏｒｉａｏｓｅｈｔ
高兵，张健沛，杨静
（．尔滨工程大学计算机科学与技术学院，尔滨１００；２大连东软信息学院计算机系，宁大连１哈哈５０１．辽
１６２）１０３
摘
要：为发现分布式数据流下不同形状的聚簇，出了一种基于代表点的聚类算法。算法首先在代表点定义提
关键词：分布式数据流；数据挖掘；聚类；聚类演化；代表点中图分类号：Ｔ３１Ｐ１文献标志码：Ａ文章编号：１０ —６５２１）８２４ —４０１３９（０２０・８５０
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０・６５２１．８０１ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０２０．１ｓ
第２９卷第８期
２１０２年８月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｏｕｅｓｐｉｔｓａｃｆＣｍｐ Βιβλιοθήκη Baidu ｒｃｏ
Ｖ０＿９Ｎｏ８ｌ２．Ａｕ．２２ｇ０１
一
种基于代表点的分布式数据流聚类算法术
ＡｂｔａｔＴｎｈｌｓｒｆｄｆｒｎｈｐｓｕｄｒｔｅｄｓｂｔｄｄｔｔｅｍｓｅｖｒｎｎ，ｈｓｐｐｒｐｏｏｅｈｓｒｃ：ｏｆｄｔｅｃｕｔｓｏｉｅｅｔｓａｅｎｅｈｉｔｕｅａａｓｒａｎｉｍｅｔｔｉａｅｒｐｓｄｔｅｉｅｆｉｒｏｒｐｅｅｔｔｅｂｓｄｃｕｔｒｇａｇｒｔｍ．ｉｔｉｐｅｅｔｄｔｅｃｎｅｔｆｉｕａ — ｏｎａｅｎｔｅｒｐｅｅｔｔｅｐｉｔａｄｅｒｓｎａｉ・ａｅｌｓｅｉｌｏｈＦｒ，ｒｓｎｅｈｏｃｐｒｌｒｐｉｔｓｄｏｈｅｒｓｎａｉｏｎｓｎｖｎｉｓｔｏｃｃｂｖ