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1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，越來越多的應(yīng)用產(chǎn)生流數(shù)據(jù)，流數(shù)據(jù)不同于傳統(tǒng)的靜態(tài)數(shù)據(jù)。它是連續(xù)的、有序的、快速變化的、海量的數(shù)據(jù)。本文的主要工作是設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了雙層結(jié)構(gòu)流數(shù)據(jù)聚類算法TWDSCluster，它包括兩部分：在線層聚類和離線層聚類。為了有效地存儲(chǔ)保留數(shù)據(jù)流中數(shù)據(jù)點(diǎn)的摘要信息，本文在框架中引入了微簇和金字塔時(shí)間框架。數(shù)據(jù)點(diǎn)的摘要信息以微簇的形式保留，并按照金字塔時(shí)間框架存儲(chǔ)。該算法可以有效的檢測(cè)數(shù)據(jù)流中的異常點(diǎn)。通過相關(guān)的仿真實(shí)驗(yàn)和其它的
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