PStream：信息熵驱动的高维数据流子空间聚类算法

"一种基于信息熵的子空间聚类算法，针对数据流的高维聚类问题，结合Parzen窗方法和历史数据丢弃策略，通过计算信息熵优化聚类效果。PStream算法在保证精度的同时，提升了对数据流处理的效率。" 在数据挖掘领域，聚类分析是一种核心的技术，尤其在面对数据流这种动态、高维且实时性强的数据模型时，其重要性更为凸显。传统的高维数据聚类方法，如基于网格的STING、CLIQUE和WAVE-CLUSTER算法，虽然处理速度快，但在数据流环境下处理子空间发现时存在挑战。这些算法依赖于用户设定的参数，如子空间平均维度数目，而这些参数的选择对聚类结果有着显著影响。 Parzen窗方法是一种非参数密度估计技术，能有效估计数据分布的概率密度。然而，其时间复杂度和空间复杂度均为O(n)，这使得在处理大数据流时面临内存管理和实时响应的难题。为适应数据流环境，研究者提出了PStream算法，该算法结合了Parzen窗方法，并引入了更为合理的历叐数据丢弃策略。通过计算数据集在低维空间投影的信息熵，PStream能够在一次遍历数据流的过程中完成高精度聚类，同时降低了对用户输入参数的依赖，从而优化了聚类效果。 信息熵作为衡量信息不确定性的指标，在这里被用来评估数据在低维子空间的分布复杂性。较低的信息熵意味着数据在该子空间内更集中，更适合进行聚类。通过选择信息熵最小的子空间进行聚类，PStream能够找到数据的最佳结构，提高聚类的准确性和稳定性。 相较于HPStream等现有算法，尽管PStream在运行效率上的提升并不显著，但其聚类效果得到了显著改善。这表明在处理高维数据流时，采用信息熵作为指导的子空间聚类策略是有效的。这种方法不仅提高了聚类质量，还减少了对用户干预的需求，增强了算法的自动化和适应性。 "一种基于信息熵的子空间聚类算法"是针对数据流聚类问题的创新解决方案，它结合了Parzen窗方法的优点，并通过信息熵优化了聚类过程，为处理高维数据流提供了新的思路。该研究对于数据挖掘和实时数据分析领域具有重要价值，有助于提升在大规模数据环境下的聚类性能。