论文研究 动态增量聚类的设计与实现.pdf

传统聚类算法往往只适用于静态数据集的聚类。对于动态数据集，新增数据后，前期的聚类结果不再可靠，运用此类算法则需要重新聚类，这样会造成效率低下和计算资源浪费。在基于密度和自适应密度可达聚类算法的基础上，提出了一种新的增量聚类算法。理论分析和实验结果证明该算法能够有效地处理动态数据集，提高聚类效率和资源的利用率。