网格数据流聚类算法：解决非球形聚类与参数敏感问题

本文主要探讨的是"基于网格的数据流聚类算法"，发表于2007年的计算机科学领域，作者是刘青宝、戴超凡、邓苏和张维明，来自国防科学技术大学信息系统与管理学院。该算法的出现是对传统数据流聚类方法CluStream的一个改进，旨在解决其在处理非球形聚类和噪声环境下的局限性。 在传统的数据流挖掘技术中，由于数据流的特性——实时到达、大规模和高速度，研究重点在于开发出能够在单次数据集扫描中实现高效性能的算法。然而，早期的数据流聚类算法，如[1-4]中的提及，往往倾向于生成球形的聚类结果，对于识别和处理具有任意形状的类群并不理想。 针对这一问题，文中提出了一种创新的网格化数据流聚类算法，该算法在处理数据流时，能够更好地适应复杂的数据分布，包括在存在噪声干扰的情况下也能发现任意形状的类。此外，该算法着重解决了聚类过程中参数敏感性的问题，即它对用户自定义参数的依赖程度较低，使得算法更加稳健。另一个关键优点是，通过改进的设计，算法能够有效区分不同密度的聚类，这对于数据密集区域和稀疏区域的分类尤其重要。 因此，这个算法在实际应用中，特别是在军事领域的战场态势监控，以及网络监控、证券交易分析和电信记录分析等场景中，具有显著的优势。它不仅提高了聚类的灵活性和准确性，还提升了处理大规模数据流的效率，为数据流挖掘技术的发展提供了新的可能。基于网格的数据流聚类算法代表了一种重要的进步，对于提高数据流挖掘的实用性和适应性具有重要意义。