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摘 要：K-means是最常用的批量聚类方法，然而该算法需要多次迭代并不能直接用于数据流聚类。文章基于自适应谐振理论（ART），提出一种针对数据流聚类的自适应两阶段聚类算法（ATPC）。该算法分为在线自适应微聚类和离线全局批量聚类两个阶段，自适应生成微簇，具有线性计算复杂度。在MOA平台上真实与模拟数据流的实验结果验证了ATPC方法的高效性。（剩余6735字）
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一种数据流自适应两阶段聚类算法
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