论文部分内容阅读
利用小波网络对数据流进行压缩，从而建立新的数据流概要结构，它的规模比原始数据流的规模要小很多，用其来保存原始数据流的主要特征，进行偶合特征提取分析，获取反应数据流变化趋势的相似度，研究其相关性；对k-means进行改进提出一种改进的聚类方法CCK-Stream（coincidencecharacteristicK-means）。理论分析与仿真实验结果表明，其数据压缩比高，CCK-Stream聚类方法的可行性以及聚类质量较好，而且在存储空间性能上表现较佳，且具有较高的稳定性。