【摘 要】
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针对传统密度网格算法在聚类中自动获取密度阈值不够精确的问题，提出了一种基于密度网格参数自适应的数据流聚类算法A—Stream。通过引入“双密度阈值”，并以平均值作为密度阈
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁工业大学电子与信息工程学院
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针对传统密度网格算法在聚类中自动获取密度阈值不够精确的问题，提出了一种基于密度网格参数自适应的数据流聚类算法A—Stream。通过引入“双密度阈值”，并以平均值作为密度阈值，对传统聚类算法进行了改进，解决了算法不能获取精确值的问题。实验结果表明，A．Stream算法不仅保留了传统密度网格算法的高效性，而且较大程度上提高了聚类精度。
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