基于网格和密度的数据流聚类研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 引言	第8-11页
·研究背景、目的与意义	第8页
·数据流聚类研究概况	第8-10页
·本文研究内容	第10页
·本章小结	第10-11页
2 传统的数据聚类挖掘技术	第11-16页
·数据聚类的基本概念	第11页
·传统数据库中的数据聚类算法	第11-15页
·本章小结	第15-16页
3 数据流环境下的数据聚类技术	第16-24页
·数据流概述	第16页
·数据流模型的分类	第16-19页
·数据流挖掘技术	第19-21页
·数据流数据聚类算法	第21-22页
·本章小结	第22-24页
4 改进的金字塔时间框架	第24-30页
·引言	第24页
·基于微聚类的金字塔时间框架	第24-27页
·改进的金字塔时间框架	第27-29页
·本章小结	第29-30页
5 基于网格和密度的数据流聚类	第30-49页
·引言	第30-32页
·网格和最小生成树的基本概念	第32-38页
·GDCLUS 算法的总体框架及设计思路	第38-39页
·GDCLUS 算法的组成部分	第39-45页
·实验及相关性能分析	第45-48页
·本章小结	第48-49页
6 GDCLUS 算法在网络入侵检测中的应用	第49-56页
·网络入侵检测对于数据流聚类算法的相关要求	第49-50页
·数据的选取	第50-51页
·GDCLUS 算法在网络入侵检测当中的应用	第51-52页
·实验结果及相关分析	第52-55页
·本章小结	第55-56页
7 总结与展望	第56-58页
·全文总结	第56-57页
·对以后工作的展望	第57-58页
致谢	第58-59页
参考文献	第59-63页