高维数据流聚类算法CAStream的研究与应用

"本文主要探讨了高维数据流聚类及其演化分析的研究，提出了名为CAStream的新算法。该算法基于子空间，旨在处理高维数据流，并能发现任意形状的聚类。CAStream通过将数据空间划分为网格，使用近似方法获取网格统计信息，然后利用改进的金字塔时间框架存储潜在密集网格的快照。最后，它通过深度优先搜索算法识别聚类并分析聚类的演化。实验结果在真实数据集和合成数据集上展示了CAStream的有效性和潜力。" 高维数据流聚类是当前数据挖掘领域的一个热点问题，随着大数据时代的到来，数据量呈指数级增长，其中包含大量高维度特征，这给传统的聚类算法带来了挑战。数据流聚类旨在实时或近实时地处理不断流动的数据，而高维数据流的处理则需要考虑到数据的复杂性、动态性和有限的计算资源。 CAStream算法是针对这一问题提出的一种新方法。首先，它通过将数据空间细分为网格来降低复杂性，每个网格代表一个局部区域。然后，利用近似方法收集网格内的统计信息，这有助于减少计算量，同时保持一定的精度。接着，通过改进的金字塔时间框架存储可能含有密集点的网格快照，这一策略可以有效地处理数据流的演化，适应数据模式的变化。 改进的金字塔时间框架是一种优化的时间窗口机制，它可以在有限的存储空间内保留过去的数据信息，这对于追踪数据流中的短期和长期模式至关重要。最后，CAStream采用深度优先搜索算法来发现和分析聚类。这种搜索策略允许算法深入探索每个可能的聚类，从而找出可能的聚类中心和边界，同时分析聚类随时间的演化情况。 实验结果显示，CAStream在处理高维数据流时表现出色，无论是在真实世界的数据集还是人工生成的数据集上，都能有效地识别出不同形状的聚类，并且能够跟踪聚类的动态变化。这表明，CAStream算法在处理高维数据流聚类和演化分析方面具有显著的优势和实用性，为未来高维数据流挖掘提供了新的研究方向和工具。