增量聚类算法综述  

Survey of Incremental Clustering Algorithms

作　　者：李桃迎[1] 陈燕[1] 秦胜君[1] 李楠[1] 

机构地区：[1]大连海事大学交通运输管理学院,大连116026

出　　处：《科学技术与工程》2010年第35期8752-8759,共8页Science Technology and Engineering

基　　金：国家十一五科技支撑计划项目(2009BAG13A03);国家自然科学基金资助项目(70940008;70801007);教育部博士点基金项目(200801510001);教育部科学技术研究重点项目(209030);中央高校基本科研业务费专项资金(2009QN085)资助

摘　　要：给出了增量聚类的概念。分析了增量聚类方法可以用于解决数据的变化和大量存储空间的需求问题。增量聚类算法选择恰当时,可以保证数据在变化时有效地提高聚类的精度和效率。从传统聚类、生物智能聚类和数据流聚类三个角度归纳了增量聚类问题,分析了增量聚类问题的研究进展:包括发展的过程及特点,阐述了研究增量聚类问题的关键技术,最后给出了未来的发展趋势。The concepts of incremental clustering is interpreted.Incremental clustering could be used to solve the demands of data changing and large storage space,correct incremental clustering could promoted the accuracy and efficiency of clustering when data was changing.Methods of incremental clustering based on traditional clustering,that based on biological intelligence and stream clustering are studied and their development process and characteristics are described,and their key technologies are analyzed.Finally,the direction of further work of incremental clustering is given.

关 键 词：聚类分析 增量聚类 生物智能 数据流 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]