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数据流聚类知识&Stream;、CluStream、Birch算法

数据流聚类

Stream

CluStream

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数据流聚类相关知识以及Stream、CluStream、Birch算法的讲解

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数据流聚类

报告人：吴建

时间： 2018 年 4 月 27 日

流数据（数据流）

•

数据流的产生：实时监控系统、气象卫星遥感、网络通信

量监测和电力供应网等。

•

数据流的特点：海量的（ massive ）、时序的

（ temporally ordered ）、快速变化的和潜在无限、高维

的（ potenally innite ）。

数据流挖掘的特点 --- 挑战：

•

（ a ）海量，内存及硬盘上存储？

•

（ b ）单次线性扫描（单遍扫描）（ single pass ）的过程；

只能按其流入顺序依次读取一次，随机访问是不现实的。

•

（ c ）持续变化的，不可能看到数据流的中的每一个数据元

素（ data point ），只能分析部分数据元素来做出决策。

•

（ d ）及时响应，对时间复杂度、空间复杂度要求很高，并

且挖掘应该是一个连续、在线的过程。

•

（ e ）高维的（ High-Dimensional ），不同的领域的数据流

挖掘面临的挑战也不一样。

•

（ f ）时间局部性（ temporal locality ）重视离当前最近的

•

（ g ）可扩展性（ scalability ）

数据流聚类特点

•

数据流聚类经常采用精度换时间的方法 , 尽量在对数据的

一次访问中获得较优的解 .

•

数据流算法是不可回溯的 ;

•

一些数据库应用中常用的操作在数据流中都是不可行的 .

如 ,Sort,Max,Count 等操作。

数据流聚类算法要求

•

1 、压缩的表达（概要数据）

•

2 、迅速、增量地处理新到达的数据

•

3 、快速、清晰地识别离群点

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qindugui1768

2018-11-07

纯属垃圾、、

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