| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第8页 |
| ·国内外研究的现状 | 第8-10页 |
| ·数据流管理系统 | 第8-9页 |
| ·流数据分析 | 第9-10页 |
| ·本文的研究内容 | 第10页 |
| ·本文的组织结构 | 第10-12页 |
| 2 数据挖掘与传统聚类算法 | 第12-23页 |
| ·数据挖掘概述 | 第12-16页 |
| ·数据挖掘的含义 | 第12页 |
| ·数据挖掘的背景 | 第12-13页 |
| ·主要的数据挖掘技术 | 第13-16页 |
| ·传统聚类算法概述 | 第16-22页 |
| ·聚类分析中的常用技术 | 第16-18页 |
| ·聚类算法的发展演化历史 | 第18-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 数据流聚类概述 | 第23-31页 |
| ·数据流 | 第23-25页 |
| ·数据流的特点 | 第23-24页 |
| ·对数据流聚类算法的要求 | 第24-25页 |
| ·数据流聚类算法 | 第25-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4 基于可变密度阈值的网格数据流聚类算法 VDTS | 第31-42页 |
| ·传统的基于网格的数据流聚类的不足及改进 | 第31-34页 |
| ·相关概念 | 第34-36页 |
| ·数据流和网格 | 第34页 |
| ·网格密度 | 第34-35页 |
| ·稠密网格、过渡网格和稀疏网格 | 第35页 |
| ·相邻网格单元 | 第35-36页 |
| ·金字塔时间模型 | 第36页 |
| ·算法的描述及框架 | 第36-39页 |
| ·VDTS 算法的基本思想 | 第36-38页 |
| ·在线层设计 | 第38页 |
| ·离线层设计 | 第38-39页 |
| ·算法的测试和分析 | 第39-41页 |
| ·算法的正确率比较 | 第39-40页 |
| ·算法的运行时间比较 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 5 高维数据流网格聚类 HVDTS | 第42-54页 |
| ·高维数据流 | 第42-46页 |
| ·基于降维的聚类 | 第42-44页 |
| ·基于超图的聚类 | 第44页 |
| ·联合聚类 | 第44-45页 |
| ·子空间聚类 | 第45-46页 |
| ·HVDTS 的维选择算法 | 第46-49页 |
| ·高维数据流网格聚类算法 HVDTS | 第49-51页 |
| ·HVDTS 算法的在线阶段 | 第49-50页 |
| ·HVDTS 算法的离线阶段 | 第50-51页 |
| ·算法的测试与分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·本文的总结 | 第54-55页 |
| ·未来工作的展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |