动态滑动窗口在数据流聚类中的应用与改进算法
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更新于2024-09-05
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"这篇论文研究的是动态滑动窗口在数据流聚类中的应用。作者针对数据流的特性,如无序、不可控的到达速度、潜在无限的规模以及无法重复访问,提出了一种基于动态滑动窗口的两阶段聚类算法。在线阶段,通过微聚类特征存储数据流的概要信息,动态调整窗口大小,并计算数据点与微聚类中心的距离。离线阶段则使用K-means进行宏观聚类,生成最终结果。实验显示,该算法具有良好的聚类质量和伸缩性。"
本文首先介绍了数据流的定义和特点,强调了数据流与传统数据模型的差异,如在线到达、无法控制的顺序和规模、以及一次性处理。随后,它引用了诸如STREAM、CluStream、HPStream等早期的数据流聚类算法,并指出这些算法在应对演化数据流和高维性时的局限性。
论文的核心贡献在于提出了基于动态滑动窗口的数据流聚类方法。动态滑动窗口能够适应数据流的变化,解决了固定窗口大小无法有效处理实时变化数据流的问题。在线阶段,通过微聚类技术,算法能捕获数据流的关键信息,同时动态调整窗口大小以适应流速的变化。离线阶段,通过K-means算法对在线阶段的结果进行二次聚类,进一步优化聚类效果,从而得到最终的聚类结果。
此外,论文还提到了其他基于滑动窗口的聚类算法,如CluWin和使用支持泛的应用于流数据聚类的方法。尽管这些算法在一定程度上解决了数据流聚类的某些问题,但它们未能处理数据流实时变化的特性。因此,动态滑动窗口的概念被引入,以提供更好的适应性和准确性。
这篇论文研究的动态滑动窗口数据流聚类算法,结合了在线和离线两种策略,有效地解决了数据流聚类的挑战,尤其在处理大规模、实时、变化的数据流时,展示了优秀的性能和实用性。这一方法对于实时分析和决策制定等场景具有很高的价值,可以广泛应用于电信、金融、网络监控等领域。
2019-07-22 上传
2021-08-10 上传
2021-09-29 上传
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2024-03-17 上传
2021-07-14 上传
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