流数据的聚类方法研究

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滑动窗口内动态数据流聚类算法研究

数据流聚类正在蓬勃发展，现在数据流聚类算法的研究已经成为一个非常活跃的研究课题，基于Ｋ．ｍｅａｎｓ（Ｋ．平均值）、Ｋ．ｍｅｄｏｉｄｓ（Ｋ一中心点）和其他一些的聚类分析工具已经被应用到许多领域。Ｇｕｈａ等人提出了ＬＯＣＡＬＳＥＡＲＣＨ算法，在有限的空间内对数据流分门别类，使用一个不断迭代的过程对不断到来的流数据采取Ｋ．ｍｅａｎｓ聚类；Ｃａｌｌａｇｈａｎ等人＿３在ＬＯＣＡＬＳＥＡＲＣＨ算法的基础上又提出了Ｓｔｒｅａｍ算法，ＳＴＲＥＡＭ算法采用分级聚类的技术，对Ｋ．Ｍｅａｎｓ算法进行改进，得到较好的性能，但这种算
・
４２・
第１期
许颖梅
滑动窗口内动态数据流聚类算法研究
情况进行研究，提出一种基于滑动窗口的优化数据分析算法。该算法的特点是：（１）提出一种新的内存存储结构滑动窗口树，它只需单遍访问数据流，不但能及时更新数据流上的模式信息，还能够周期性地对滑动窗口树进行修剪；（２）滑动窗口大小可以动态改变，根据支持度的不同，适当调整窗口大小，解决
Ｆｅｂ．２０１４
Ｖ０Ｉ．３０Ｎｏ．１
第３０卷第１期
［文章编号］１６７３— ２９４４（２０１４）０１ — ００４２— ０５
滑动窗口内动态数据流聚类算法研究

高维数据流映射聚类算法的研究概述

维普资讯
２００７年第４期
福
建电
脑
２７
高维数据流映射聚类算法的研究概述
陈启崧
ｆ州大学数学与计算机科学学院福建福州３００）福５０１
【摘
要】随着流数据收集大量应用，：数据流挖掘是数据挖掘的一个新的研究方向。本文在介绍数据流的基本特点以
及分析了数据流对聚类的要求．对现有高维数据流映射聚类算法的主要思想方法进行了总结。最后对面向高维数据流聚并
类的发展方向进行了展望。
【关键词】：数据流、高维流数据、映射聚类算法
研究。数据流分析是数据流研究的一个重要方向．目前的研究主要包括数据流聚类、类、繁模式以及数据流ＯＡ分频ＬＰ等。数据流本身的特点决定了数据流聚类与传统数据聚类的不同．并且实际上大多数数据流是高维的．高维数据流聚类问题成为当前聚类分析研究的重点。本文根据数据流本身的特点分析了数据
式如图３所示从图２和图３中我们是快速变化的．因而流聚类算法要能够跟上流的速度并抓住流可以发现．在这两个投影模式里都至Ｉ的特征：数据是连续的。而对流数据聚类要能随时间而不断少存在一个簇．且Ｘ维是与两个簇都流因，地进行：数据是海量而有序的。数据流完整地存储到本地是相关的．维和ｘ维只与其中一个簇流将不可行的．只能分析一定范围内的数据。因而要有效地利用有限相关。也就是说每个维至少是和一个簇的空间与时间流数据本身所具有的特征使得传统的聚类算法不可能直接应用于ｆ至不能应用于１数据聚类。与传统的聚类算法相比，甚流数据流聚类算法还应当具有以下特点『１３：

基于形态特征的数据流聚类方法研究

关健诃：数据流；聚类演化；数据挖掘；形态特征
ＲｅｅｒｈｏｔｔｅｍｕｔｒｎｅｈｄＢａｅｎＳａｅＦｅｔｒｓａｃｆＤａａＳｒａＣｌｓｅｉｇＭｔｏｓｄｏｈｐａｕｅ
ＷＵｅｙｎ，Ｘｕ－ａＨＵＡＮＧｏｐｎＤａ－ｉｇ
序列分段，在在线更新阶段使用部分动态时间弯曲方法计算子序列距离，基于动态滑动窗口思想保证多条数据流中数据的同步，在用户触
发聚类阶段提出数据流聚类方法。通过对仿真数据和实际股票数据的分析结果表明，在参数设置合理的情况下，该方法可以获得接近０５．９
的聚类演化精度。
２ＳｈｏｆＭａａｅｎ，ａｇｕｉｅｓｔｆｃｎｌｇ，ａｇｈｕ５１５０Ｃｈｎａ．ｃｏｌｏｎｇｍｅｔＧｕｎｄｏｇＵｎｖｒｉｙｏＴｅｈｏｏｙＧｕｎｚｏ０２，ｉ）
［ｓｒｃ］ＩｒｅｔｎｓａｅａｄｔｎａｕｅｕｎｅｌｓｅｉｇｐｏｅｓｔｉｐｐｒｒｐｓｓａａｓｅｍｌｓｒｇｍｅｈｄｂｓｄｏＡｂｔａｔｎｏｄｒｏｒａｈｐｄｆｔｒｓｒｇｔｕｔｒｒｃｓ，ｈｓａｅｏｏｅｄｔｔａｃｕｔｉｔｏａｅｎｔｅｉｎｅｅｄｉｈｃｎｐａｒｅｎ
ｌ概述
近年来，针对实时数据流的数据挖掘和知识发现已成为数据挖掘领域的一个研究热点，数据流聚类引发了大量研究。在数据流上进行聚类，其基本任务是要对当前数据进行聚类的同时，随着新数据的不断流入，动态调整和更新聚类结果以真实反映数据流的聚类形态。文献【］占用较少内存、计算时间短、单遍扫描的约束１在下，基于数据流模型进行聚类，提出一种基于改进Ｋ— ｅｎｍａｓ

基于数据流的聚类分析算法研究

１引言随着计算机技术的广泛应用，人们获取数据的能力得到了极大的提高。数据流（ａｔａｓＤｔＳｒｍ）作为一类重要的数据来源，ａｅ受到越来越多的关注，基于数据流模型的管理系统及其算法已成为重要的应用前沿课题。由有限的数据到有限的数据处理能力，计算机工作者们面临着新的挑战。因此迫切需要提出高效、可行的基于数据流模型的算法，使得在给定的有限的运行空间上，能够通过对数据流进行一次或较少次数的线性扫描，对其进行管理以及进
步的知识发现。数据流聚类分析是一类重要的数据流挖掘方
法。近年来在多个学科中已经对聚类分析进行了广泛的研究。
２相关工作及问题分析
聚类分析是数据挖掘的一个重要分支，针对数据流的聚类分析已经成为了当今知识发现与数据挖掘领域中的一个重要的研究热点。大体上，主要的聚类算法可以划分为如下几类：ａ划分方法，中比较典型的是（）、其ｉｋ—ｍａｓ算法，ｉｋ— ｅｎ（ｉ）ｍｄｅｉａ算法；
数流据聚类算法
ＡｂｔａｔＳｍｅｐｐｌｒｃｕｔｒｇａｇｒｈｒａｄｔｔｅｍｓｓｕｉｄａｄａａｙｅｅｅｎｄｔｉａｅｓｒｃｏｏｕａｌｓｅｎｌｏｔｍｓｏａａｓｒａｉｔｄｅｎｎｌｚｄｈｒ，ａｈｓｐｐｒｉｉｆｅｐｄｄｔｅｇｏｉｅｄｓｏｔｇ．Ｉｓｕｉｄｔｅｃｒｎｉａｉｎｏｌｓｅｎｔｔｅｍ，ｐｉｔｏｔｔｅｘａｅｈｏｄｓｓａｈｒａｅｔｔｄｅｈｕｒｔｓｔｔｎｃｕｔｒｇＤａａＳｒａｎｄｎｅｕｏｉｏｎｕｈｔｎｅｃｎｔｅｆｔｒ．ｅｄｎｙｉｈｕｕｅＫｅｗｏｄＤｔｔａＣｕｔｒｇＡｌｏｔｍｙｒｓａａｓｅｒｍｌｓｅｎｉｇｒｈｉ

分布式密度和中心点数据流聚类算法的研究

法具有较高的数据流聚类质量，并且有效降低系统的通信代价。
１基本概念
由于实际数据流应用中大多为进化的数据流，即随着时间
ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｆｏｒｎｏｎ — ｓｐｈｅｒｉｃａｌｃｌｕｓｔｅｒ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍａｐｐｌｉｅｓｔｈｅｄｅｎｓｉｔｙ，ｃｅｎｔｒｅｐｏｉｎｔｓａｎｄｄｅｃａｙｔｉｍｅｗｉｎｄｏｗｓｍｅｃｈｎｉａｓｍ，ｃｌｕｓｔｅｒｓｔｈｅｄａｔａ
ｃｌｕｓｔｅｉｒｎｇａｌｇｏｉｒｔｈｍｗｈｉｃｈｉｓｂａｓｅｄｏｎｄｅｎｓｉｔｙａｎｄｃｅｎｔｒｅｐｏｉｎｔｓｎａｍｅｄｔｈｅＤＤＣＳ — ｃｌｕｓｔｅｉｒｎｇａｉｍｉｎｇａｔｔｈａｔｔｈｅＣｌｕＳｔｒｅａｍａｌｇｏｉｒｔｈｍｉｓｌｅｓｓ
口，在分布式环境下对数据流进行聚类。实验结果表明，ＤＤＣＳ — Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ算法具有较高的聚类质量与较低的通信代价。关键词
中图分类号
密度中心点分布式数据流聚类
ＴＰ３９文献标识码ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－３８６ｘ．２０１３．１０．０５０

流数据聚类研究综述

指定的观察时段及聚类数量，快速生成聚类结果的过程。ＣｕｔｅｍｌＳｒａ不足之处在于需要用户指定聚类簇数ｋ，要求强行输入固定的聚类簇数必然影响真实的聚类形态分布。同
定义４考虑演化数据流，定义时间衰减函数：
ｆｔ＝。＜＜１（）ｃ（ｃ）Ｏ
迹，定义操作ＴａｓｏｍＭＮ，返回值为变换后轨迹对ｒｎｆｒ（，）其
（，）ＭＮ的真实差异。
ｗｉｅ数据窗口新到Ｂｈｌ（个数据）
｛Ｕｄｔ（）ｐａｅｓ；
Ｓ＝ｒｎｆｒ（，，） ’Ｔａｓｏｍｓｎｄ；
用Ｔａｓｏｍｓ表示对集合Ｓ的转换操作，回一个ｒｎｆｒ（）返ｎｎ × 集合为Ｓ，素为对应轨迹对的最小差异，为轨迹的 ’元ｎ
第一个以流数据为分析对象的聚类算法是由ＳｄｐｏｕｉｔＧｈ等提出的ＳＲＡｕａＴＥＮ算法。这种算法根据分治原理，用使
一
，
ｘ，ｄ）ｄ（＞１。）
统一流模型：表示为流集合｛Ｏ（＝，，ｎ和维数为ｓｄｌ２ …，）
ｄ的公共属性维集，Ｓ为定义２的单流。其中，＞ｌｄ。ｎ，＞１ｎｌｄＩ一维数据单流模型；＝，＝：ｎｌｄｌ多维数据单流模型；＝，＞：
，
ｗｌｔｅｃｕｓｒｉｒｅｈｉｅｈｌｔｅｎｇｅｓａｒｃｉｓｉｉｐｏａｎｃｏｅｎｈｔｓｍｒｔｔｎｔｔ．Ｔｈｉａｉｃｅｄｃｂｔｇｅｒｆａｔｕｅｓｏｓｒｔｌｅｓｒｉｅｓｈｅｅｎａｌｅｒｆ

物流大数据分析中的聚类算法研究

物流大数据分析中的聚类算法研究随着信息化发展的不断深入，物流大数据已逐渐成为物流行业的重要组成部分。

物流大数据的分析可以为物流企业提供决策依据、优化运营、提高效率、降低成本，进而提高企业的竞争能力。

而聚类算法作为物流大数据分析的一种重要手段，其研究与应用也愈加受到关注。

一、聚类算法的基本原理聚类算法是通过对一组对象进行分组，使得组内对象之间的相似度尽可能大，组间对象之间的相似度尽可能小，将一个数据集分成若干个类别的方法。

聚类算法广泛应用于物流大数据的分类与分析，如订单分类、区域划分、货物分拣等。

常用的聚类算法包括层次聚类算法、K均值聚类算法、DBSCAN聚类算法等。

层次聚类算法是将数据集看作是一棵树，通过递归地将数据集划分为更小的子集，直到满足某个条件为止。

该算法分为自下而上（聚合）和自上而下（分裂）两种方式。

K均值聚类算法是将n个对象分组成k个簇，以使簇内最大的距离（均方误差）最小。

当簇的个数k确定时，该算法每次执行均可以得到最优划分。

其基本步骤包括：1)任意选择k个初始质心；2）根据各个对象到各个质心的距离将对象分到最近的质心对应的簇中；3）重新计算每个簇的质心；4）重复步骤2、3，直到质心不再移动为止。

DBSCAN聚类算法是基于密度的聚类方法，该算法将密度相连的对象自动聚成一个簇，并将"密度稀疏（离群点）"的对象不属于任何簇。

二、聚类算法的应用聚类算法在物流领域的应用非常广泛，主要包括以下三个方面。

1.物流订单分类物流订单分类主要是根据订单的不同属性（如地区、物品类别、重量、体积、金额等）将订单进行分组。

通过聚类算法，可以根据订单的特征对订单进行分类，形成订单分类体系，方便物流企业对订单进行管理和统计，提高订单处理效率。

2.仓库区域划分仓库区域划分是将仓库的存储空间划分成多个区域，以便更好地您存储、盘点和统计货物。

聚类算法可以根据货物属性和大小来对货物进行分类，根据货物的存储要求对区域进行划分，提高仓库的物品存储效率和管理水平。

数据库中的数据聚类与数据分类技术研究

数据库中的数据聚类与数据分类技术研究在现代信息化社会中，数据的爆炸性增长使得对数据进行有效管理和分析成为一项重要的任务。

数据库技术作为数据管理的核心工具之一，不仅要求高效地存储和检索数据，还需要对数据进行聚类和分类等操作，以便更好地理解和利用数据。

数据聚类是将数据根据其相似性分为不同组别的过程。

聚类技术可以帮助我们理解数据的结构和特征，发现数据中的模式和关联。

常见的数据聚类算法有K-means算法、层次聚类算法和DBSCAN算法。

K-means算法是一种常用的划分聚类算法，它基于数据点之间的距离进行迭代计算，将数据点划分为K个簇。

算法的基本思想是：首先随机选择K个簇的中心点，然后将数据点分配给离其最近的中心点，再更新中心点的位置，重复这个过程直到中心点的变化很小或达到最大迭代次数。

K-means算法简单而高效，适用于大规模数据集的聚类任务。

层次聚类算法通过逐步合并或拆分的方式构建层次化的聚类结构。

它可以自底向上或自顶向下进行。

聚类的合并过程使用不同的距离度量方式来判断聚类之间的相似度，并选择合适的合并策略。

层次聚类算法的输出结果是一个聚类树或者聚类图，在可视化和分析复杂数据中非常有用。

DBSCAN算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，可以发现任意形状的聚类。

它通过指定半径范围内的邻域密度来区分核心点、边界点和噪声点。

核心点是指在其半径范围内存在足够数量的邻居，边界点是指虽然邻居数量不够但在某个核心点的半径范围内，噪声点则是既不是核心点也不是边界点。

DBSCAN算法也能够处理异常值和离群点，是一种非常实用的聚类算法。

与数据聚类相对应的是数据分类，它是将事先标记好的类别应用于新数据的过程。

数据分类算法可以帮助我们构建有效的分类模型，进而对未知数据进行预测和判别。

常用的分类算法包括决策树、支持向量机和朴素贝叶斯。

聚类分析方法在物流大数据处理中的应用

聚类分析方法在物流大数据处理中的应用随着物流行业的发展和信息技术的进步，物流公司积累的大量数据呈现爆炸式增长。

如何高效地对这些数据进行处理和分析，已经成为物流行业面临的一个重要问题。

聚类分析方法作为一种常用的数据处理工具，在物流大数据处理中发挥着重要的作用。

首先，聚类分析方法可以帮助物流公司识别出不同的物流模式。

物流运作涉及到各种环节，不同地区、场所和时间段的物流特点也千差万别。

通过对大数据进行聚类分析，可以将物流数据分成若干类别，从而发现其中存在的模式和规律。

例如，通过聚类分析可以将不同地区的物流模式进行分类，了解到每个地区不同的物流需求和运营特点，从而优化物流的布局和资源分配策略。

其次，聚类分析方法可以帮助物流公司发现异常数据。

在物流运作过程中，常常会发生各种意外情况或异常事件。

这些异常数据如果得不到及时识别和处理，就可能给物流运营带来风险和损失。

利用聚类分析方法，可以将正常的数据和异常的数据进行分类，从而在异常事件发生时及时发现并采取措施。

例如，通过聚类分析可以将正常的配送路线和异常的配送路线进行分类，及时识别出可能发生的交通拥堵或路线冲突等问题，提前调整物流的配送策略，保障货物的准时运达。

此外，聚类分析方法还可以帮助物流公司实现资源的精细化分配。

物流行业资源众多，包括运输车辆、仓储设施、人力资源等。

如何合理利用这些资源，提高物流运作的效率和质量，是每个物流公司都面临的挑战。

通过对物流大数据进行聚类分析，可以将资源进行分类，找出每一类资源的特点和差异，并根据不同类别的资源需求进行精细化分配。

例如，通过聚类分析可以将不同类型的运输车辆进行分类，了解到每种车辆在不同的运输任务中的表现，从而合理安排运输车辆的调度和使用，提高运输效率和降低成本。

然而，聚类分析方法在物流大数据处理中也存在着一些挑战和局限性。

首先，聚类分析结果的准确性和稳定性取决于所选择的聚类算法和数据特性。

不同的聚类算法有不同的原理和假设，适用于不同的数据类型和数据分布。

分布式数据流聚类算法

ｍｏｅａａｔｒｒｂａｎｄｂＭｌｏｉｍｉｈｉｅｓｉｅｔｉａａｕ．ＤＡＭ — ｓｅｍｒｓｎｓｅｓｔａｅｌｏｔｍｄｌｒｍｅｅｓａｅｏｔｉｅｙＥａｇｒｔｗｈｃｓｎｉｖｏｉｔｌｌｅｐｈｓｔｎｉｖＤｉｔａｐｅｅｔｎｉｂｓｄａｇｒｈｔｒｄｙｉｏ
ｃｔｏｃｔｏｈｅｓｓｅ．ａｉｎｏｓｆｔｙｔｍ
Ｋｅｒｓｄｓｉｕｅａａｓｒａｓｃｕｔｒｎ；ｄｎｉ —ａｅ；ｍｏｅ— ａｅ；ｄｔｎｎｙｗｏｄ：ｉｌｂｔｄｄｔｔｍ；ｌｓｉｇｅｓｔｂｓｄｒｅｅｙｄｌｂｓｄａａｍｉｉｇ
０引言
为了适应Ｉｔｍｅｎｅｔ传感器网络、以及ＰＰ算等这些应用２计的要求，布式数据流挖掘技术尤其是聚类分析成为当前数分
部站点不能传送聚类簇的完整描述，而是传递每个簇的近似概括，即簇的充分统计量。中心站点则需要综合分析、理各处个局部站点上传的统计信息，到一个全局的聚类描述。得
ｌｗｅｏｏｒｍｍｕｉａｉｎｃｓｓＤＡＭ — ｓｅｍ，ａｌｓｒｎｌｏｔｍｏｉｉｇｄｎｉｔｏｄｍｏｅｔｏｒｐｓｄ１ｌ１ｃｎｃｔｏｔ，ｏＤｉｔａｒｕｔｉｇａｇｒｈｃｍｂｎｎｅｓｔｍｅｈｄａｄｌｃｅｉｙｎｍｅｈｄｉｐｏｏｅ．１ｅ一ｓａ

卫生统计学基础流行病学数据的聚类分析与分类方法

卫生统计学基础流行病学数据的聚类分析与分类方法在卫生统计学中，流行病学数据的聚类分析与分类方法是一种重要的分析技术，可以帮助我们更好地理解和处理大量的流行病学数据。

本文将介绍聚类分析和分类方法，并探讨它们在卫生统计学中的应用。

一、聚类分析聚类分析是一种将样本根据某种指标进行分组的数据挖掘方法。

在卫生统计学中，聚类分析可以帮助我们发现不同因素之间的相似性和差异性，从而更好地了解疾病的传播规律和危险因素。

聚类分析方法包括层次聚类和非层次聚类。

层次聚类从样本开始，通过逐步合并最近的样本，形成一个层次结构。

非层次聚类则根据距离或相似性对样本进行聚类，不考虑层次结构。

在卫生统计学中，聚类分析可用于以下方面：1. 疾病分类：根据疾病特征和传播途径等因素，将疾病进行分类。

通过聚类分析，可以发现不同疾病之间的相似性和差异性，为疾病预防和控制提供依据。

2. 群体划分：对于不同聚集水平的疾病，如家庭、社区、城市等，可以通过聚类分析将人群划分为不同的群体，以便进行特定的干预措施。

3. 危险因素识别：通过将人群按照暴露因素进行聚类，可以识别出不同危险因素对疾病发生的影响程度，为干预措施的制定提供依据。

二、分类方法分类方法是根据已知类别的样本建立分类模型，然后利用该模型对未知样本进行分类。

在卫生统计学中，分类方法可以帮助我们预测疾病风险、评估危险因素和选择适当的干预措施。

常见的分类方法包括决策树、逻辑回归、支持向量机和人工神经网络等。

这些方法根据不同的算法原理和样本特征，可以将样本分为不同的类别。

在卫生统计学中，分类方法的应用主要有以下几个方面：1. 风险评估：根据已知危险因素和流行病学数据，建立分类模型，对人群进行风险评估。

通过预测个体的患病风险，可以采取相应的干预措施，提高疾病预防效果。

2. 干预措施选择：根据已有的疾病分类和干预效果，建立分类模型，为不同类型的疾病选择适当的干预措施。

通过分类方法，可以根据不同的病情指导具体的干预策略。

聚类算法在交通流量预测中的应用研究

聚类算法在交通流量预测中的应用研究在城市化进程不断加快的今天，城市交通问题日益突出。

预测交通流量是重要的交通管理任务之一，有效的交通流量预测可以帮助智能交通系统、城市规划和交通管理等领域做出更加准确的决策。

聚类算法因其强大的数据挖掘能力和适用性，在交通流量预测中得到了广泛的应用。

本文将从交通流量预测的需求出发，介绍聚类算法在交通流量预测中的应用研究。

一、交通流量预测的需求对于城市交通管理部门来说，及时准确地掌握道路交通流量信息是非常重要的。

交通管理决策需要建立在对未来交通流量的准确预测之上，这样才能更好地规划交通路线、优化道路资源配置、调节交通流量等。

传统的交通流量预测方法往往采用基于时间序列分析或者人工神经网络等方法，但这些方法对于预测精度的要求很高，对于大规模的复杂交通网络，效果并不理想。

因此，如何提高交通流量预测的准确率，一直是交通管理部门和科研人员需要攻克的难题。

二、聚类算法在交通流量预测中的应用聚类算法是一种非监督学习算法，其主要目的是将数据对象根据相似性分成不同的类别。

在交通流量预测中，聚类算法被广泛应用于交通网络分析、出行行为识别、路段流量预测等方面。

1.交通网络分析交通网络分析是交通流量预测的前提，也是其中最关键的一步。

在交通网络中，每个路段都与其他路段相互连接，而交通流量预测所需要的数据几乎全部来自于这些相互连接的路段。

聚类算法可以应用于交通网络的拓扑结构分析中，找出那些最具相似性的路段，对这些路段的交通流量和速度进行聚合，提高交通流量预测的准确性。

2.出行行为识别出行行为识别是通过分析用户的出行数据，了解用户的出行习惯和需求，从而实现出行路线规划、出行模式预测等交通管理任务。

聚类算法可以将用户的出行数据分成不同的类别，根据用户的出行规律预测其未来的出行模式。

比如，将公交出行、步行出行、驾车出行等分类，预测用户在某个时间段内采取何种交通出行方式。

3.路段流量预测路段流量预测是交通流量预测的核心。

聚类算法在交通流分析中的应用研究

聚类算法在交通流分析中的应用研究随着城市交通的日益繁忙和交通工具的不断增加，交通流分析日益成为研究的重点。

聚类分析以其在数据降维、分类和预测等方面的优异表现，在交通流分析中得到了广泛应用。

本文将从聚类算法在交通流分析中的应用研究出发，探讨聚类算法（包括k-means、DBSCAN、谱聚类等）在交通流量和路况预测方面的应用，丰富交通流分析研究领域的内容，为城市交通管理提供参考。

第一部分：简介交通流分析研究起源于十九世纪末的交通运输工程学，当时交通流量主要考虑的是车流量与车辆速度。

如今，随着信息技术的发展以及交通设备、数据采集设备的应用，交通流量分析已经升级为平面、立体交通流量分布、路况监测等方面的预测和研究。

由于交通流入住的不稳定性，交通监测不可避免地涉及到一定的不确定性，同时在数据预测中，传统的线性模型由于其拟合不足、过度拟合等缺陷，经常出现误差较大的问题。

本文第一部分将介绍聚类算法在交通流分析中的应用研究，说明聚类算法的特点和应用场景。

第二部分：聚类算法的基本理论及算法实现聚类算法是一种无监督学习方法，常用于将样本划分成若干组（聚类），使得组内差异尽可能小，而组间差异尽可能大。

聚类算法（k-means、DBSCAN、谱聚类等）的基本理论及算法实现也有较大区别。

在选取聚类算法时，需结合需求，进行分类考虑。

本文第二部分将介绍k-means、DBSCAN、谱聚类的基础理论和算法实现，并探讨它们在交通流分析中的应用。

第三部分：聚类算法在交通流量预测中的应用在交通流量预测方面，聚类算法也得到了广泛应用。

交通流量预测的研究主要分为两个方面：一是通过历史交通数据预测未来的交通流量，二是通过实时数据预测畅通的交通路线。

而聚类算法在这两方面都有应用。

(1) 历史交通数据分析预测：通过对历史交通数据进行预测，可以初步预测未来交通的流量及拥挤程度，从而为城市交通规划、交通计算提供依据。

聚类算法被广泛应用于交通流量预测中，通过对历史数据的聚类处理，得到具有代表性的交通流量模型，从而增强预测效果，提高预测精度。

一种新的数据流分形聚类算法

ａｄＡｐｌａｉｎ。００４（）１６１８ｎｐｉｔｓ２１，６６：３ — ３．ｃｏ
Ａｂｔａｔｈｓｐｐｒｐｅｅｔｎａｇｒｈｗｈｃｉｂｓｄｏｒｃａｔｌｓｅａａｓｅｍｎｓｓｔｅｈｎｅｆｆａｔｌｉｓｒｃ：Ｔｉａｅｒｓｎｓａｌｏｉｍｉｈｓａｅｎｆｔｌｏｃｕｔｒｄｔｔａａｄｕｅｈｃａｇｏｒｃａｔａｒｄ－ｍｅｓｎｔｍｅｓｒｈｓｌｓｍｉｒｙｂｔｅａａａｄｃｕｔｒ．ｉｏｓｏｄｔｎｔｅａｇｒｔｍａｉｃｖｒａｂｔｒｈｐｎｉｏｏａｕｅｔｅｅｆｉｌｉｅｗｅｎｄｔｎｌｓｓｔｎｉｃｎｉｏ，ｈｌｏｉ－ａｔｅＷｈｙｉｈｃｎｄｓｏｅｒｉａｙｓａｅｒｃｕｔｒｈｔｒｆｃｈａｕａｒｕｓｔｓｏａａｓｅｍ．ｈｅｐｒｎｓｓｏｈｏｄｐｒｏｍａｃａｄｆｃｉｉＣｌｓｌｓｅｓｔａｅｌｔｔｅｎｔｒｌｇｏｐｔｕｆｄｔｔａＴｅｘｅｉｅａｒｍｅｔｈｗｔｅｇｏｅｆｒｎｅｎｅｆｔｔｏＦｕ — ｅｖｙｆ
ｔｅａｍ．ｒ
Ｋｅｒｓｄｔｔａ；ａｔｌｆｃａｉｎｉｎ；ｌｓｅｉｇｙｗｏｄ：ａａｓｒｍｆｅａ；ｒｔｌｄｍｅｓｏｃｕｔｒｅｒａｎ

DEN-Stream：一种分布式数据流聚类方法

第33卷第7期2016年7月计算机应用与软件Computer Applications and SoftwareVol.33 No.7Ju l.2016 DEN-S tream:—种分布式数据流聚类方法李长路12王劲林2郭志川2韩锐2>(中国科学院大学北京100190)2 (中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心北京100190)摘要现有的数据流聚类方法很难兼顾数据稀疏和子空间聚类等高维数据难题，而分布式数据流对数据流聚类提出包括在线计算效率、通信开销以及多路数据的融合等更多挑战。

提出分布式数据流聚类方法，采用全局统一的网格划分和衰退时间以支持多路数据流融合，并周期性检查和删除过期网格来控制概要规模。

通过对多路高维数据流的一遍扫描，发现高维数据流子空间任意形状的聚类，并反映数据分布随时间的演化。

在线组件效率高开销低，概要信息简洁，通信代价低。

实验表明，该方法能够对分布式数据流正确聚类并演进，在线组件效率高，概要规模小。

关键词分布式数据流子空间聚类网格聚类高维数据中图分类号 TP3 文献标识码 A D0I:10.3969/j.issn. 1000-386x.2016.07.013DEN-STREAM：A DISTRIBUTED DATA STREAM CLUSTERING METHODLi Changlu1,2 Wang Jinlin2Guo Zhichuan2Han Rui21( University of Chinese Academy of Sciences ,Beijing 100190, China)2 {National Network New Media Engineering Research Center, Institute of A coustics, Chinese Academy of Sciences, BeAbstract Curreet data stream clustering methods are diff i c u l t t o take into account the high-dimeesional data problems including data sparsity and subspace clustering,etc.,while the distributed data stream raises more challenges on data stream clustering,such as online computational efficiency,communication overhead a nd the integration of multi-channel data.The distributed data stream clustering method proposed in this paper uses globally uniform meshing and declining time t o support the inte the summary size by periodically checking and removing outdated grids.By scanning multi-channel high-dime method finds the clusters with arbitrary shapes in subspace of high-dimensional data stream,and they reflect the over time.The online component in t he paper has high efficiency and low overhead,succinct summary information and low communication cost.Experiment shows that the proposed method can correctly cluster the distributed data streams and evolve them,the efficiency of online component i s high,and the summary size i s small as well.Keywords Distributed data stream Subspace clustering Grid-based clustering High-dimensional data〇引言网络技术、互联网应用生态以及包括智能终端、传感器等各种数据采集设备的发展，使得分布式数据流作为一种广泛存在的数据组织形式[12]。

聚类算法在大数据分析中的研究与优化

聚类算法在大数据分析中的研究与优化随着互联网时代的到来，数据规模急速增长，如何高效地对大数据进行处理和分析成为了当前亟需解决的问题。

而聚类算法便是其中的一个强大工具，它能帮助我们对海量数据进行归类和分组，为提高数据挖掘的效率和准确性提供了可靠的保证。

本文将会介绍聚类算法的应用场景、研究现状和优化方向，为实现大数据分析提供参考。

一、聚类算法的应用场景聚类算法主要用于实现数据挖掘的第一步——数据预处理。

在数据分析的过程中，我们往往需要对海量数据进行过滤、划分和归纳，以便更好地理解数据间的内在联系和特征规律。

而聚类算法能够通过对数据进行聚合和分类，将数据分为不同的群组，并将群组内的数据归类。

在实际的应用场景中，聚类算法有以下几个方面的应用：1. 市场细分聚类算法能够对客户数据进行分组，将客户分为不同的等级和群组，以便更好地了解客户需求和购买行为，从而制定更优质的市场推广策略。

2. 自然语言处理聚类算法能够对大量文本数据进行分类和归类，发现文本间的内在关系和共性，推断出文本的分类标准，从而更好地进行文本挖掘和语义分析。

3. 健康管理聚类算法能够对健康数据进行分类和归类，制定更具针对性的健康方案，更好地预防和控制疾病。

二、聚类算法的研究现状聚类算法的研究历史可以追溯到上世纪50年代，当时，统计学家通过对数据的分类和归类，探索实现数据分析的方法。

而随着互联网的普及和数据规模的爆发，聚类算法得到了更广泛、更深入的应用，也引起了更多研究者的关注。

目前，聚类算法主要分为以下几个流派：1. 基于距离的聚类算法此类算法是根据数据之间的相似度和距离进行分类和归类的，主要包括层次聚类算法、Kmeans聚类算法等。

2. 基于密度的聚类算法此类算法是基于数据点的密度和周围数据点的密度进行分类和归类的，主要包括DBSCAN聚类算法、OPTICS聚类算法等。

3. 基于模型的聚类算法此类算法是基于概率模型、贝叶斯分类等理论进行分类和归类的，主要包括高斯混合模型聚类算法、EM聚类算法等。

数据分析中的聚类分析方法

数据分析中的聚类分析方法数据分析是一门研究如何从大量数据中提取有用信息的学科。

在数据分析的过程中，聚类分析是一种常用的方法，用于将相似的数据点分组或聚集在一起。

聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构，从而更好地理解数据集。

一、什么是聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，它通过将相似的数据点划分为不同的组别或簇来实现数据的分类。

聚类分析的目标是在不事先知道数据的标签或类别的情况下，将数据点分组，使得同一组内的数据点尽可能相似，而不同组之间的数据点尽可能不相似。

二、聚类分析的应用领域聚类分析在各个领域都有广泛的应用。

在市场营销中，聚类分析可以帮助企业识别不同类型的消费者群体，从而制定针对性的营销策略。

在医学领域，聚类分析可以帮助医生对患者进行分类，从而更好地制定个性化的治疗方案。

在社交网络分析中，聚类分析可以帮助我们发现社交网络中的社群结构，从而更好地理解人际关系。

三、聚类分析的方法聚类分析有多种方法，其中最常用的方法包括层次聚类和K均值聚类。

1. 层次聚类层次聚类是一种自下而上或自上而下的聚类方法。

在自下而上的层次聚类中，每个数据点首先被视为一个独立的簇，然后根据它们之间的相似度逐步合并为更大的簇，直到所有数据点都被合并为一个簇。

在自上而下的层次聚类中，所有数据点首先被视为一个簇，然后根据它们之间的相似度逐步划分为更小的簇，直到每个簇只包含一个数据点。

2. K均值聚类K均值聚类是一种迭代的优化算法，它将数据点划分为K个不重叠的簇。

在K 均值聚类中，首先需要选择K个初始聚类中心，然后将每个数据点分配给与其最近的聚类中心，再根据分配结果更新聚类中心的位置，重复这个过程直到聚类中心不再发生变化。

四、聚类分析的评估指标聚类分析的结果通常需要进行评估，以判断聚类的质量和效果。

常用的聚类评估指标包括轮廓系数、Davies-Bouldin指数和Calinski-Harabasz指数。

轮廓系数衡量了聚类内部的紧密度和聚类间的分离度，数值越接近1表示聚类效果越好。

数据聚类分析的方法与应用

数据聚类分析的方法与应用数据聚类分析是一种常用的数据挖掘技术，它通过将数据分组成具有相似特征的簇，帮助人们发现数据中的模式和隐藏的结构。

本文将介绍数据聚类分析的基本原理和常用方法，并探讨其在不同领域的应用。

一、数据聚类分析的基本原理数据聚类分析基于相似性的概念，即具有相似特征的数据对象更有可能属于同一个簇。

其基本原理可概括为以下几个步骤：1. 选择距离度量：距离是衡量数据对象之间相似性的指标，常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。

2. 确定簇数：在进行聚类之前，需要预先确定簇的数量。

常用的方法包括手肘法和轮廓系数法等。

3. 选择聚类算法：根据具体需求和数据特点选择合适的聚类算法。

常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。

4. 迭代优化：聚类算法通过迭代不断更新簇的中心或分配数据对象的簇成员，直到满足停止条件。

二、常用的数据聚类分析方法1. K均值聚类算法：K均值聚类算法是一种基于划分的聚类方法，它将数据划分为K个簇，并通过最小化各数据对象与其所属簇中心之间的平方误差来优化聚类结果。

2. 层次聚类算法：层次聚类算法是一种基于合并或分裂的聚类方法，它通过计算数据对象之间的相似性将数据逐层聚合成层次结构，从而形成一颗聚类树。

3. 密度聚类算法：密度聚类算法是一种基于数据密度的聚类方法，它寻找高密度区域并将其与低密度区域分离开来。

其中，DBSCAN算法是一种常用的密度聚类算法。

三、数据聚类分析的应用领域1. 市场细分：数据聚类分析可以帮助企业将市场细分为不同的目标群体，从而制定个性化的市场营销策略。

2. 图像分割：数据聚类分析可以将图像中的像素点分成不同的簇，实现图像的分割和目标检测。

3. 社交网络分析：数据聚类分析可以对社交网络中的用户进行聚类，发现用户之间的关联和兴趣相似性。

4. 生物信息学研究：数据聚类分析可以帮助生物学家将基因或蛋白质分成不同的类别，从而揭示其功能和相互作用关系。

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构造概要数据结构的方法
直方图技术 (histograms）:等宽直方图、v-优化直方图随机采样（random sampling）:常用的方法:水库抽样小波方法（wavelet）梗概（sketches）基于滑动窗口模型的方法
●指数直方图(exponential histogram) 按照元素的到达次序购建桶。桶的容量按照不同级别而指数递增。
数据流的三种模型
按照数据流上各个元素重要程度的不同可以将其分为三种子模型：界标模型，滑动窗口模型和衰减窗口模型。
界标模型：考虑从某一个特定的时间点s开始到当前时间点N之间的所有数据，查询范围是[s…N]。
滑动窗口模型：仅考虑最近的w个元素。
衰减窗口模型：数据流算法的范围从初始时间点到当前时间点，查询范围是[0…N]。但各个元素的重要程度是不同的。新到达的元素，重要程度较高，旧的元素，重要程度较低。
◇衰减系数（如取=0.99）：突出新数据比旧数据在
聚类结构中有更大的重要性
◇更新时间片段：将长度为的L时间片里的数据分为段,m每段
长为个单位l时间。在任意时刻, 算法保存个数据m段。
1.多数据流的实时聚类
算法CORREL-cluster对不断到达的流数据实时形成其统计信息，并按一定的时间段进行保存。在一定的时间间隔以后, 算法根据统
的不足之处，提出了一种采用空间分割、组合以及按密度聚类的算法ACluStream。
本课题研究的主要内容有：
◇多数据流的实时聚类 ◇满足用户需求的多数据流聚类 ◇基于相位差的数据流的聚类 ◇高维流数据的降维的聚类 ◇基于密度的流数据的聚类
1.多数据流的实时聚类
（1）问题描述及研究背景
设在时间t有条数据流 {X1, X2 Xn} ，其中。对多 Xi (xi1, xi2 xit )
流数据的聚类方法研究
报告人：导师：
Email: xxx@ 2007.4.14
介绍提纲
◆选题依据 ◆国内外研究动态 ◆课题研究目标 ◆课题的主要关键技术和研究方法 ◆计划安排
选题依据
流数据
流数据的定义及其特点数据流的三种模型构造概要数据结构的方法
聚类
聚类定义传统的聚类方法
法高。
实验表明：聚类个数的变化表明了CORREL-cluster算法具有随着数据流适时调整聚类的能力。算法有较好的稳定性。
clustering quality
0.9 0.88 0.86 0.84 0.82
对世界气象数据集的实验
1(a)世界各个城市的天气数据 1(b)所得第一类：亚洲城市数据
1(c) 所得第二类：欧洲城市数据
1(d)所得第三类：大洋洲城市数据 1(e)所得第四类：非洲城市数据
1(f)所得第四类：南美洲城市数据
实验分析
实验表明：CORRELcluster算法在各种片段数下的正确率均比DFT-cluster （30个DFT coefficient)算
国内外研究动态
◇2000年,Guha 提出针对数据流聚类的LOCALSEARCH算法。基于分治的思想使用一个不断的迭代过程实现有限空间对数据流进行k-
means 聚类.。 ◇2002年，O’Callaghan提出了STREAM，是单层数据流聚类算法的
经典之作。 ◇2003年，AGGARWAL C等人设计了一种更加行之有效的算法框架
基于划分：k-means k-mediods 基于层次：BIRCH 基于密度: DBScan 基于网格：STING 基于模型：COBWEB
算法性能比较
国内外研究动态
数据流聚类问题是近些年数据挖掘理论研究和应用领域中的热点问题。研究的主要方向有单层数据流的聚类、双层数据流聚类、高维数据流聚类、基于密度的数据流聚类、多数据流聚类等。
CluStream。双层数据流聚类框架应运而生。 ◇2003年,Barbard 总结了数据流聚类算法的要求，并对一些可能适用
于数据流的聚类算法做了一次总结。 ◇2004年，AGGARWAL C提出了一种高维，投影数据流聚类算法
HPstream。 ◇ 2006年，ZHU Wei-Heng等人详细分析了数据流聚类算法CluStream
变换减少噪声,ห้องสมุดไป่ตู้用增量在线的k-means算法进行聚类。算法质量和
执行效率都依赖于DFT系数个数, 难以在效率和质量间达到平衡。
1.多数据流的实时聚类
(3)我们的研究思路
我们针对多数据流的实时聚类问题，提出了一种基于相
关系数的聚类算法CORREL-cluster。
◇相关系数 xy（优于欧氏距离）：
计信息进行聚类。
提出一种动态的k-means的聚类算法。该算法首先用k-means方
法产生初始聚类。在以后的各次聚类操作中, 由于流数据的变化是逐渐的, 相邻两次的聚类结果之间有大部分是重叠的。因而每次聚
类时, 仅需在前一次聚类的基础上, 用少量的几次k-means迭代就
可以得到结果。
使用聚类调整算法adjust进行聚类调整, 更新k的值。
●基本窗口（basic window）
将大小为W的窗口按照时间次序划分成k个等宽的子窗口，成为基本窗口，每个基本窗口包含W/k个元素
聚类
聚类问题
将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程称为聚类。这些对象与同一簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。
传统聚类方法：
条数据流在时间t、跨度L上的聚类, 就是要将流数据分
。为类：C1(L),C2 (L),...,Ck (L)使得目标函数 G 最大
（2）已有的研究工作
Yang Jiong用带权重的快照差的和作为流数据间距离的度量, 不能反映流数据间趋势变化的相似度。
Beringer等人通过对流数据标准化等预处理后用离散傅立叶
数据流聚类的特点
流数据
流数据是一种大量的连续到达、时间有序、快速变化、潜在无限的数据。
流数据的特点是：
※数据量十分庞大，这些数据随着时间的增长数量急剧上升 ※流数据均按照时间顺序连续到达。 ※相比于有限的内存，不可能存储整个数据集，只能存储数据的汇总信息。 ※大多数流数据本质上是多维，多层的数据，需要多维多层次的处理。