一种基于时态密度的倾斜分布数据流聚类算法

为解决倾斜分布的数据流聚类这一难题,提出了时态密度概念,给出其度量,揭示了其包括可增量计算在内的一系列数学性质;设计了时态密度树结构,提高了聚类时的存储和检索效率;设计了能够以实时或异步方式捕捉数据倾斜分布的数据流时态特征的聚类算法TDCA(temporal density based clustering algorithm),其时间复杂度为O(c(m(lgm).实验结果表明,该算法不仅有较强的功能,而且具有较好的规模可伸缩性.     

一种基于时态密度的倾斜分布数据流聚类算法

为解决倾斜分布的数据流聚类这一难题,提出了时态密度概念,给出其度量,揭示了其包括可增量计算在 内的一系列数学性质;设计了时态密度树结构,提高了聚类时的存储和检索效率;设计了能够以实时或异步方式捕捉 数据倾斜分布的数据流时态特征的聚类算法TDCA(temporal density based clustering algorithm),其时间复杂度为 O(c×m×lgm).实验结果表明,该算法不仅有较强的功能,而且具有较好的规模可伸缩性.     

基于网格的数据流聚类算法

本文提出的基于网格的数据流聚类算法,克服了算法CluStream对非球形的聚类效果不好等缺陷,不仅能在噪声干扰下发现任意形状的类,而且有效地解决了聚类算法参数敏感和聚类结果无法区分密度差异等问题。     

基于仿射传播的进化数据流在线聚类算法

为提高数据流聚类的精度和时效性,提出一种具有时态特征与近邻传播思想的高效数据流聚类算法(TCAPStream).该算法利用改进的WAP将新检测到的类模式合并到聚类模型中,同时利用微簇时态密度表征数据流的时态演化特征,并提出在线动态删除机制对微簇进行维护,使算法模型既能体现数据流的时态特征,又能反映数据流的分布特性,得到更精确的聚类结果.实验结果表明,该算法在多个人工数据集和真实数据集上不仅具有良好的聚类效果,而且具有较好的伸缩性和可扩展性.     

数据流聚类算法研究

随着传感器数据、互联网数据、金融数据(股票价格等)、在线拍卖以及事务日志(网站访问日志、电话记录日志)等的不断产生,数据流成为了主要的数据形式.流挖掘是数据库领域的研究热点,有很大的应用前景.本文首先简单介绍了数据流与聚类分析的概念,阐述了数据流中的聚类分析及其要求,详细说明了主要传统聚类方法的演变及各自代表性流数据聚类算法,并对其进行总结.在本文的最后,对流数据挖掘的前景做出展望.     

数据流聚类算法研究

许多应用程序会产生大量的流数据,如网络流、web点击流、视频流、事件流和语义概念流。数据流挖掘已成为热点问题,其目标是从连续不断的流数据中提取隐藏的知识/模式。聚类作为数据流挖掘领域的一个重要问题,在近期被广泛研究。不同于传统的静态数据聚类问题,数据流聚类面临有限内存、一遍扫描、实时响应和概念漂移等许多约束。本文对数据流挖掘中的各种聚类算法进行了总结。首先介绍了数据流挖掘的约束;随后给出了数据流聚类的一般模型,并描述了其与传统数据聚类之间的关联;最后提出数据流聚类领域中进一步的研究热点和研究方向。     

基于相对密度的数据流模糊聚类算法

提出的基于相对密度的数据流模糊聚类算法结合了相对密度聚类和模糊聚类的优点,能形成任意形状、多密度分辨率的层次聚类结果.同时,利用微簇空间位置重叠关系,定义了微簇集合间的差运算,从而有效地支持了用户指定时间窗口内的数据流聚类要求.通过与CluStream算法在聚类质量和处理时间两个方面的比较分析,发现基于相对密度的数据流模糊聚类算法具有明显的优势.     

基于近邻传播的分布式数据流聚类算法

针对分布式数据流聚类算法存在的聚类质量不高、通信代价大的问题,提出了密度和代表点聚类思想相结合的分布式数据流聚类算法。该算法的局部站点采用近邻传播聚类,引入了类簇代表点的概念来描述局部分布的概要信息,全局站点采用基于改进的密度聚类算法合并局部站点上传的概要数据结构进而获得全局模型。仿真实验结果表明,所提算法能明显提高分布式环境下数据流的聚类质量,同时算法使用类簇代表点能够发现不同形状的聚簇并显著降低数据传输量。     

一种基于网格和密度的数据流聚类算法

在"数据流分析"这一数据挖掘的应用领域中,常规的算法显得很不适用.主要是因为这些算法的挖掘过程不能适应数据流的动态环境,其挖掘模型、挖掘结果不能满足实际应用中用户的需求.针对这一问题,本文提出了一种基于网格和密度的聚类方法,来有效地完成对数据流的分析任务.该方法打破传统聚类方法的束缚,把整个挖掘过程分为离线和在线两步,最终通过基于网格和密度的聚类方法实现数据流聚类.     

基于密度的优化数据流聚类算法

为了解决数据流聚类算法中有效处理离群点这一关键问题,改进了基于密度的数据流聚类算法,在DenStream算法基础上提出了具有双检测时间策略DDTS(double derection time strategy)的基于密度的数据流聚类算法.该策略在数据流流速波动的情况下,结合时间与流数据数量两方面因素对微簇进行测试.通过在线动态维护和删减微簇,保存可能升级的离群点来改善聚类效果.实验结果表明,改进算法具有良好的适用性和有效性,能够取得较高的聚类质量.     

基于双层网格和密度的数据流聚类算法

传统的基于网格的数据流聚类算法在同一粒度的网格上进行聚类,虽然提高了处理速度,但聚类准确性较低。针对此问题,提出一种新的基于双层网格和密度的数据流聚类算法DBG Stream。在2种粒度的网格上对数据流进行聚类,并借鉴CluStream算法的思想,将聚类过程分为2个阶段。在线过程中利用粗粒度的网格单元形成初始聚类,离线过程中在细粒度网格单元上,对位于簇边界的网格单元进行二次聚类以提高聚类精度,并实现了关键参数的自动设置,通过删格策略提高算法效率。实验结果表明,DBG Stream算法的聚类精确度较D Stream算法有较大提高,有效解决了传统基于网格聚类算法的聚类精度较低的问题。     

基于k均值分区的流数据高效密度聚类算法

数据流聚类是数据流挖掘研究的一个重要内容,已有的数据流聚类算法大多采用k中心点(均值)方法对数据进行聚类,不能对数据分布不规则以及高维空间数据流进行有效聚类.论文提出一种基于k均值分区的流数据密度聚类算法,先对数据流进行分区做k均值聚类生成中间聚类结果(均值参考点集),随后对这些均值参考点进行密度聚类,理论分析和实验结果表明算法可以有效解决数据分布不规则以及高维空间数据流聚类问题,算法是有效可行的.     

基于频繁模式的数据流聚类算法

数据流具有数据量无限且流速快的特点.针对上述问题,本文讨论了基于频繁模式的数据流聚类算法.本算法应用改造后的FP-Tree,更新树时增加一个数组减少了遍历树的时间,使算法的效率得到了很大的提高.     

基于密度网格的分布式数据流聚类算法

提出一种适用于分布式数据流环境的、基于密度网格的聚类算法。利用局部站点快速更新数据流信息,使网格空间反映当前数据流的变化。中心站点负责在接收及合并局部网格结构后,对全局网格结构进行密度网格聚类以及噪声网格优化,形成全局聚类结果。实验结果表明,该算法能减少网络通信量,提高全局聚类精度。     

密度网格参数自适应的数据流聚类算法

针对传统密度网格算法在聚类中自动获取密度阈值不够精确的问题,提出了一种基于密度网格参数自适应的数据流聚类算法A-Stream。通过引入"双密度阈值",并以平均值作为密度阈值,对传统聚类算法进行了改进,解决了算法不能获取精确值的问题。实验结果表明,A-Stream算法不仅保留了传统密度网格算法的高效性,而且较大程度上提高了聚类精度。     

基于密度与分形维数的数据流聚类算法

提出一种基于密度与分形维数的数据流聚类算法。采用在线/离线的两阶段框架,结合密度聚类和分形聚类的优点,克服传统数据流聚类算法的不足。针对数据流的时效性,在计算网格密度时对数据点使用衰减策略。实验结果表明,该算法能有效提高数据流聚类效率及聚类精度,且可以发现任意形状和距离非邻近的聚类。