【摘 要】
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针对数据流聚类算法CluStream需预先指定微聚类数目无法准确描述数据流的变化，进而影响最终聚类结果的缺陷，提出了基于粗约简的数据流增量聚类算法RICStream（rough incremental
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60603092）
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针对数据流聚类算法CluStream需预先指定微聚类数目无法准确描述数据流的变化，进而影响最终聚类结果的缺陷，提出了基于粗约简的数据流增量聚类算法RICStream（rough incremental clustering stream）．该算法在保证聚类精度的前提下，对参与聚类的数据流属性进行动态调整，有效地减少了聚类时间和计算量．提出了一种可增量调整的网格结构以存储数据流，保证了聚类结果能有效反映数据流的变化情况．基于真实数据集和仿真数据集的实验结果表明，RICStream算法具有较高的效率和聚类精度
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