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基于Storm的海量数据实时聚类

title：基于Storm的海量数据实时聚类

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本文提出的聚类方案是基于DBSCAN密度聚类的方法。首先对于输入的样本进行缓冲，当缓冲样本的数量达到条件之后，对这些批量的样本（mini-batch）进行密度聚类，得到相应的核心对象。

对于历史的已经聚好类的样本，需要维护核心对象列表，然后将新来的mini-batch得到的核心对象和该列表重新进行DBSCAN聚类，如果核心对象在一起，则合并两个类簇。

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