下载此文档

数据流挖掘算法研究的中期报告.docx


文档分类:IT计算机 | 页数:约2页 举报非法文档有奖
1/2
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/2 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【数据流挖掘算法研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【数据流挖掘算法研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。数据流挖掘算法研究的中期报告尊敬的评委们:我是数据流挖掘算法研究的研究生,现在向大家汇报我研究的中期结果。在过去的几个月中,我进行了系统而深入的研究,尝试提出了新的方法和改进了已有的算法。下面是我研究的主要内容和成果。一、研究背景和意义在现代社会,数据正在迅速增长,数据流挖掘因此变得越来越重要。数据流挖掘是指在数据源持续不断生成数据的情况下,克服数据量过大、速度过快等挑战的挖掘技术。数据流挖掘在金融、网络安全、社会媒体等领域有着广泛的应用。二、研究内容和方法在本次研究中,我主要把焦点放在了聚类算法上。对于数据流聚类问题,最常用的算法是基于划分的方法、基于层次的方法、基于密度的方法和基于网格的方法。在我的研究中,我结合了基于层次的方法和基于密度的方法,并提出了一种新的算法——基于密度的层次聚类(Density-basedHierarchicalClustering,DHC)算法。DHC算法将数据流中的数据点看作一个个对象,以数据点的密度和距离作为聚类的度量标准,通过不断调整聚类的层次结构和密度阈值,实现了数据流的聚类分析。在实验过程中,我对DHC算法进行了多次测试,并将其与目前流行的聚类算法进行比较。实验结果表明,DHC算法具有更高的聚类准确率和更短的运行时间,能更好地适应数据流不断更新的场景。三、研究成果和展望目前,我已经完成了DHC算法的初步实现和测试,并提交了一篇研究论文。在未来的研究中,我将进一步完善DHC算法,并探索其在大规模、高维、复杂数据流上的应用,致力于为数据流挖掘领域的发展做出自己的贡献。谢谢您们的听取!

数据流挖掘算法研究的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数2
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuwk
  • 文件大小10 KB
  • 时间2024-04-16