一种基于代表点的分布式数据流聚类算法
基于近邻传播的分布式数据流聚类算法
摘
要： 针对 分布 式数据 流聚类算法存在的聚类质量 不高、 通信代价 大的 问题 ， 提 出了密度和代 表点 聚类思想相
结合的分布式数据流聚类算 法。该 算法的局部站 点采用近邻传播聚 类 ， 引入 了类簇代表 点的概 念来描述局 部分布 的
概 要信息 ， 全局站 点采 用基 于改进的 密度聚类 算法合 并局部站 点上传 的概 要数据 结构进 而获得 全局模 型。仿真 实验
文献标志码 ： Ａ
Ｄｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕｔ ｅ ｄ ｄａ ｔ ａ ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｍ ｃ ｌ ｕｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ａ ｉ ｎ ｆ ｉ ｔ ｙ ｐ ｒ ｏ ｐａ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｓ ｉ ｔ ｅ ｓ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ａ ｆ ｉ ｆ ｎ ｉ ｔ ｙ ｐ ｒ ｏ ｐ ａ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ， ｗｈ ｉ ｌ ｅ ｔ ｈ ｅ ｇ ｌ ｏ ｂ ａ ｌ ｓ ｉ ｔ ｅ ｇ ｏ ｔ ｔ ｈ ｅ ｇ ｌ ｏ ｂ ａ ｌ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｂ ｙ ｍｅ ｒ ｇ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ
Ｊ ｏ ｕ ｎａ ｒ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ
Ｉ ＳＳ Ｎ １ ０ ０１ — ９ ０ ８１
２ ０１ ３． ０９。 ０１
计算机应用， ２ ０ １ ３ ， ３ ３ （ ９ ） ： ２ ４ ７ ７— ２ ４ ８ １
基 于 近 邻 传 播 的分 布 式 数 据 流 聚 类 算 法
张 建 朋 ， 金 鑫 ，陈福 才 ， 陈鸿 昶 ，侯 颖
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
ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｆ ｏ ｒ ｎ ｏ ｎ — ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ．Ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｙ ，ｃ ｅ ｎ ｔ ｒ ｅ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｓ ａ ｎ ｄ ｄ ｅ ｃ ａ ｙ ｔ ｉ ｍｅ ｗ ｉ ｎ ｄ ｏ ｗｓ ｍｅ ｃ ｈ ｎｉ ａ ｓ ｍ，ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｓ ｔ ｈ ｅ ｄ ａ ｔ ａ
ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｄ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ ｃ ｅ ｎ ｔ ｒ ｅ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｓ ｎ ａ ｍ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ Ｄ Ｄ Ｃ Ｓ — ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ａ ｉ ｍ ｉ ｎ ｇ ａ ｔ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ Ｃ ｌ ｕ Ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｍ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ｌ ｅ ｓ ｓ
口， 在分布 式环境 下对数据流进行聚 类。实验 结果表明 ， Ｄ Ｄ Ｃ Ｓ — Ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ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
Ｔ Ｐ ３ ９ 文献标识码 Ａ Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ － ３ ８ ６ ｘ ． ２ ０ １ ３ ． １ ０ ． ０ ５ ０
分布式聚类算法
分布式聚类算法分布式聚类算法是一种将数据分布在多个计算节点上进行聚类分析的算法。
随着大数据时代的到来，传统的单机聚类算法在处理大规模数据时面临着计算资源不足、运行时间过长等问题。
而分布式聚类算法通过将数据划分到多个节点上进行并行计算，不仅能够充分利用集群资源，提高计算效率，还能够处理大规模数据集。
在传统的单机聚类算法中，常用的方法有K-means、层次聚类等。
然而，在处理大规模数据集时，这些方法往往面临着运行时间过长、内存不足等问题。
因此，研究者们开始关注如何将这些方法扩展到分布式环境下。
一种常用的分布式聚类算法是基于MapReduce框架的并行K-means。
MapReduce框架是一种用于处理大规模数据集的并行计算模型，在Google提出后得到了广泛应用。
基于MapReduce框架的并行K-means将原始数据划分为多个子集，在每个子集上独立地进行K-means迭代，并通过Reduce操作来合并各个子集得到最终结果。
然而，并行K-means也存在一些问题。
首先，由于数据的划分是随机的，可能导致某些数据点被分配到不同的子集中，从而影响聚类结果。
其次，由于每次迭代只是在子集上进行，可能导致聚类中心不断变化，从而影响聚类结果的稳定性。
因此，研究者们提出了一些改进方法来解决这些问题。
一种改进方法是基于谱聚类的分布式聚类算法。
谱聚类是一种基于图论的聚类算法，在处理大规模数据时具有较好的性能。
基于谱聚类的分布式算法将原始数据划分为多个子集，在每个子集上独立地进行谱聚类，并通过合并操作来得到最终结果。
另一种改进方法是基于层次聚类的分布式算法。
层次聚类是一种自底向上或自顶向下逐步合并或划分簇的方法，在处理大规模数据时具有较好的可扩展性。
基于层次聚类的分布式算法将原始数据划分为多个子集，并在每个子集上独立地进行层次聚类，并通过合并操作来得到最终结果。
除了以上两种改进方法外，还有其他一些新颖且有效的分布式聚类算法被提出。
一种基于滑动窗口的流数据聚类算法
⼀种基于滑动窗⼝的流数据聚类算法第⼀个以流数据为分析对象的聚类算法是由Sudipto Guha 等提出的STREAM 算法。
这种算法根据分治原理，使⽤⼀个不断迭代的过程实现有限空间对数据流进⾏K-means聚类，但该算法⽆法处理演化的数据流。
Aggarwal 在总结上述⽅法本质缺陷的基础上提出了⼀个数据流聚类框架Clustream[5]，其核⼼思想是将聚类过程分为在线和离线两个阶段。
在线部分的任务是存储数据流的汇总结果，⽣成⼀种称为微聚类的信息存储结构，并按⾦字塔式时间结构将中间结果进⾏保存。
离线部分既是根据⽤户指定的观察时段及聚类数量，快速⽣成聚类结果的过程。
CluStream 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。
同时，算法是以K-means 算法为基础，对⾮凸形状聚类效果不好，⽆法发现任意形状的聚类，且当噪声数据增多时，聚类质量急骤下降。
Aggarwal 等后续提出了专门针对⾼维连续属性数据流的HPStream 算法，该算法引⼊了⼦空间聚类，并提出了具有遗忘特性的聚类结构，使⽤⾼维投影技术和衰减结构来处理⾼维数据流，HPStream 算法对⾼维数据流具有很好的健壮性。
但算法中需要⽤户来指定平均聚类维数，⽤户⼀般并不具备这种领域知识，成为该算法的瓶颈。
Cao 等⼈提出了基于密度的两阶段聚类⽅法,即DenStream 算法，该算法仍然沿⽤CluStream 算法中的双层结构，创造性的引⼊了潜在微聚类簇和孤⽴点微聚类簇结构，具备对孤⽴点的分析能⼒，即随着数据流不断进化，算法可以识别在某⼀时间段有可能演变成聚类簇的孤⽴点或“潜在聚类”，从⽽更加准确的捕获真实的聚类形态。
但由于算法中采⽤全局⼀致的绝对密度作为参数，使得聚类结果对参数⼗分敏感，⽽且它不⽀持指定的时间窗⼝内实时数据流的演化分析。
受到⼴泛关注的3 类⽅法是基于⽹格的数据流聚类技术[6-9]、⼦空间聚类技术[7-9]、混合属性数据流聚类[10]，代表了当前数据流聚类研究的主流⽅向。
一种分布式的模糊聚类方法
一种分布式的模糊聚类方法
阎俊梅
【期刊名称】《山西大同大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2011(027)001
【摘要】由于FCM算法中的初始值需要随机的设定,这种随机性不能保证每次都能达到全局最优,也就是说如果初始聚类中心的设置具有全局的特点,那么聚类的结果才能达到全局最优.因此主要针对模糊c-均值(FCM)聚类算法对初始值很敏感,而且容易陷入局部最优解的这一特点,提出了一种分布式的模糊聚类方法.首先用分治法得到模糊聚类的全局的聚类中心值,然后再用FCM进行聚类,从而克服FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,达到全局最优.经仿真实验证明结果是很理想的.
【总页数】3页(P3-4,11)
【作者】阎俊梅
【作者单位】山西大同大学数学与计算机科学学院,山西,大同,037009
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.一种分布式的模糊聚类方法 [J], 阎俊梅
2.DEN-Stream:一种分布式数据流聚类方法 [J], 李长路;王劲林;郭志川;韩锐
3.一种基于密度的分布式聚类方法 [J], 王岩;彭涛;韩佳育;刘露
4.一种基于轨迹数据密度分区的分布式并行聚类方法 [J], 王佳玉;张振宇;褚征;吴晓红
5.一种新的基于分布式入侵检测的警报聚类方法 [J], 冯光升;王慧强;武俊鹏;赵倩因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于密度的数据流聚类算法
基于密度的数据流聚类算法赵焕平;雷蕾【期刊名称】《南阳理工学院学报》【年(卷),期】2012(004)002【摘要】为了提高数据流的聚类质量与效率，提出了一种基于密度的数据流聚类算法，该算法采用双层聚类框架，对于历史数据的遗忘问题采用了消逝策略和粒度调整策略，消逝策略能够处理噪声，节约内存；粒度调整策略检测当前的内存消耗，提高了聚类质量。
基于标准数据集和仿真数据集的实验表明，此算法是可行有效的，适合处理和分析大规模的快速数据流。
%Data stream clustering algorithm was improved in terms of cluster quality and efficiency. This paper presented a new data stream clustering algorithm based on density. The algorithm uses the double-layer clustering framework. It applied the fading and the size adjustment methods to solve the issue of forgotten of historical data. Fading can deal with noise, and reduced memory; size adjustment methods can detect the current memory consumption, and improve the clustering quality. The experiments based on the standard data sets and simulation data sets show that this algorithm is feasible and effective andit suit for processing and analysis of large-scale fast data stream.【总页数】4页(P72-75)【作者】赵焕平;雷蕾【作者单位】南阳理工学院计算与信息工程学院河南南阳473004;南阳理工学院软件学院河南南阳473004【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于质心距离和密度网格的数据流聚类算法 [J], 万新贵;李玲娟2.分布式实时日志密度数据流聚类算法及其基于Storm的实现 [J], 张辉;王成龙;王伟3.基于近邻传播与密度相融合的进化数据流聚类算法 [J], 邢长征;刘剑4.基于Storm的分布式实时数据流密度聚类算法 [J], 牛丽媛;张桂芸5.基于改进的密度空间聚类算法的网络恶意数据流检测策略 [J], 李卫华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于可变滑动窗口的数据流分段聚类算法
一种基于可变滑动窗口的数据流分段聚类算法栗磊;周云霞;张国强【摘要】数据流的应用越来越广泛,数据流挖掘成为数据挖掘的重点研究方向之一.在分析各种数据流聚类算法的基础上,提出了一种基于可变滑动窗口的数据流分段聚类算法.算法以时间序列数据流模式表示技术为参考,以去除噪音和压缩数据为目的,实现了数据流的特征提取和概要存储.实验表明,算法具有低时空复杂度、自适应等特点.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2014(014)009【总页数】5页(P211-214,226)【关键词】数据流;数据流聚类;滑动窗口【作者】栗磊;周云霞;张国强【作者单位】东北石油大学;东北石油大学;大庆普华科创信息工程有限公司,大庆163318;大庆普华科创信息工程有限公司,大庆163318【正文语种】中文【中图分类】TP311.11近年来，随着各种信息技术的不断发展和融合，数据采集手段多样且方便快捷，各种各样的数据监控系统每时每刻都在产生一系列的数据流［1］(data stream，DS)。
当前，随着数据挖掘技术的不断发展，作为数据挖掘一个分支:数据流挖掘已成为数据挖掘领域的一个新的研究热点［2］。
数据流的概念最初是由Henzinger等人在1998年提出的［3］，可描述为:若令 t 表示任一时间戳(time stamp)，st表示在t时刻到达的数据元素，则数据流可以表示为无限集合:{…，st-1，st，st+1，…}。
然而，目前仍没有对数据流进行统一的定义。
数据流与其他数据相比有很多特性，其无限、即时等特性决定了要对其进行部分处理才能使得挖掘算法得到近似结果。
根据算法处理选择的时序范围，可将数据流模型分为:快照模型、界标模型和滑动窗口模型等，而滑动窗口模型是应用最广泛的模型。
根据实际应用环境的不同，还有一些改进的模型，如可变滑动窗口模型、动态滑动窗口模型、衰减滑动窗口模型和最大频率时间窗口模型［4］等，目的都是将无限的数据流表示为有限的数据流形式便于数据挖掘处理。
分布式数据流聚类算法
ｍｏ ｅ ａａ ｔｒ ｒ ｂａｎ ｄｂ Ｍ ｌｏｉ ｍ ｉｈｉ ｅ ｓ ｉｅｔ ｉ ａ ａｕ ． ＤＡＭ — ｓ ｅ ｍ ｒｓｎ ｓ ｅ ｓｔ ａｅ ｌｏ ｔｍ ｄ ｌ ｒｍｅｅｓａｅｏ ｔｉｅ ｙＥ ａｇ ｒｔ ｗｈｃ ｓｎ ｉｖ ｏｉ ｔ ｌ ｌｅ ｐ ｈ ｓ ｔ ｎ ｉ ｖ Ｄｉｔ ａ ｐｅ ｅ ｔ ｎ ｉ ｂ ｓ ｄａｇ ｒ ｈ ｔ ｒ ｄ ｙ ｉ ｏ
ｃ ｔｏ ｃ ｔｏ ｈｅｓ ｓｅ ． ａｉ ｎ ｏｓ ｆｔ ｙ ｔｍ
Ｋｅ ｒ ｓ ｄｓ ｉｕ ｅ ａａｓｒａ ｓ ｃｕ ｔｒｎ ； ｄ ｎ ｉ —ａ ｅ ； ｍｏ ｅ— ａｅ ； ｄ ｔ ｎｎ ｙｗｏ ｄ ： ｉｌ ｂ ｔｄｄ ｔ ｔ ｍ ； ｌｓ ｉ ｇ ｅ ｓｔ ｂ ｓｄ ｒ ｅ ｅ ｙ ｄ ｌｂ ｓ ｄ ａａｍｉｉｇ
０ 引 言
为 了 适 应 Ｉｔｍｅ ｎｅ ｔ传 感 器 网络 、 以及 Ｐ Ｐ 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
ｌ ｗｅ ｏ ｏ ｒ ｍｍｕ ｉａｉ ｎｃ ｓｓ ＤＡＭ — ｓ ｅ ｍ， ａ ｌ ｓ ｒｎ ｌｏ ｔ ｍ ｏ ｉ ｉ ｇｄ ｎ ｉ ｔ ｏ ｄｍｏ ｅ ｔ ｏ ｒ ｐ ｓ ｄ １ ｌ １ ｃ ｎ ｃ ｔ ｏ ｔ， ｏ Ｄｉｔ ａ ｒ ｕ ｔｉ ｇ ａｇ ｒ ｈ ｃ ｍｂ ｎ ｎ ｅ ｓｔ ｍｅｈ ｄａ ｄ ｌ ｃ ｅ ｉ ｙ ｎ ｍｅｈ ｄｉ ｐ ｏ ｏ ｅ ． １ｅ 一 ｓ ａ
singlepass聚类算法
singlepass聚类算法
Single-pass聚类算法，也被称为增量式聚类算法，是一种基于
数据流的聚类算法。
与传统的聚类算法不同，Single-pass聚类
算法只需扫描一次数据流，即可对数据进行聚类。
Single-pass聚类算法的基本思想是在数据流中逐个处理数据项，根据预定的聚类准则将每个数据项分配到适当的聚类中。
根据数据的流动性质，可以动态更新聚类模型，避免了对整个数据集进行运算的复杂性。
Single-pass聚类算法有多种实现方式，其中最经典的是基于领
域的聚类方法（基于密度、距离等准则）。
算法首先初始化一个空的聚类模型，然后依次处理每个数据项。
对于每个数据项，算法根据其与现有聚类的距离或密度等准则，将其分配到合适的聚类中，或者创建一个新的聚类。
Single-pass聚类算法的优点是简单且具有较好的效率，适用于
大规模数据流处理和实时聚类分析。
然而，由于只有一次扫描数据流，算法对初始聚类模型的依赖较大，可能存在一些局部最优的问题。
因此，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的聚类算法。
一种新的数据流分形聚类算法
ａ ｄ Ａｐ ｌ ａｉｎ 。０ ０４ （ ）１ ６ １８ ｎ ｐｉ ｔ ｓ ２ １ ，６ ６ ：３ — ３ ． ｃ ｏ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｐ ｅ ｅ ｔ ｎ ａｇ ｒ ｈ ｗｈｃ ｉ ｂ ｓ ｄ ｏ ｒ ｃａ ｔ ｌ ｓｅ ａ ａ ｓ ｅ ｍ ｎ ｓ ｓ ｔ ｅ ｈ ｎ ｅ ｆ ｆａ ｔｌ ｉ ｓｒ ｃ ：Ｔ ｉ ａ ｅ ｒ ｓ ｎ ｓ ａ ｌｏ ｉ ｍ ｉ ｈ ｓ ａ ｅ ｎ ｆ ｔｌ ｏ ｃｕ ｔｒ ｄ ｔ ｔ ａ ａ ｄ ｕ ｅ ｈ ｃ ａ ｇ ｏ ｒｃ ａ ｔ ａ ｒ ｄ － ｍｅ ｓ ｎ ｔ ｍｅ ｓ ｒ ｈ ｓ ｌ ｓｍｉ ｒ ｙ ｂ ｔ ｅ ａ ａ ａ ｄ ｃｕ ｔｒ ． ｉ ｏｓ ｏ ｄ ｔ ｎ ｔｅ ａ ｇ ｒｔ ｍ ａ ｉｃ ｖ ｒ ａｂ ｔ ｒ ｈ ｐ ｎｉ ｏ ｏ ａ ｕ ｅ ｔ ｅ ｅｆ ｉ ｌ ｉ ｅｗｅ ｎ ｄ ｔ ｎ ｌ ｓ ｓ ｔ ｎ ｉ ｃ ｎ ｉ ｏ ，ｈ ｌ ｏｉ － ａｔ ｅ Ｗ ｈ ｙ ｉ ｈ ｃ ｎ ｄｓｏ ｅ ｒｉａｙ ｓ ａ ｅ ｒ ｃｕ ｔｒ ｈ ｔ ｒ ｆ ｃ ｈ ａｕ ａ ｒ ｕ ｓ ｔ ｓ ｏ ａａ ｓ ｅ ｍ．ｈ ｅ ｐ ｒ ｎｓ ｓ ｏ ｈ ｏ ｄ ｐ ｒｏｍａ ｃ ａ ｄ ｆ ｃｉ ｉ Ｃｌｓ ｌ ｓｅ ｓ ｔ ａ ｅｌ ｔ ｔ ｅ ｎ ｔｒ ｌ ｇ ｏ ｐ ｔ ｕ ｆ ｄ ｔ ｔ ａ Ｔ ｅ ｘ ｅ ｉ ｅ ａ ｒ ｍｅ ｔ ｈ ｗ ｔ ｅ ｇ ｏ ｅｆ ｒ ｎ ｅ ｎ ｅｆ ｔ ｔ ｏ Ｆ ｕ — ｅ ｖ ｙｆ
ｔ ｅａｍ ． ｒ
Ｋｅ ｒ ｓ ｄ ｔ ｔ ａ ； ａ ｔｌ ｆ ｃ ａ ｉ ｎ ｉｎ； ｌ ｓｅ ｉｇ ｙ ｗｏ ｄ ： ａ ａ ｓｒ ｍ ｆ ｅ ａ ；ｒ ｔ ｌ ｄｍｅ ｓｏ ｃ ｕ ｔ ｒ ｅ ｒ ａ ｎ
基于分布式数据流的大数据分类模型和算法
基于分布式数据流的大数据分类模型和算法一、本文概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为现代社会的重要特征。
大数据的涌现不仅改变了数据的存储和管理方式，也带来了数据分析和处理的新挑战。
其中，大数据分类作为大数据处理的关键环节，对于提取数据中的有效信息、发现数据的潜在价值具有重要意义。
然而，传统的大数据分类模型往往面临着处理速度慢、准确性低等问题，无法满足日益增长的数据处理需求。
因此，研究基于分布式数据流的大数据分类模型和算法成为了当前的研究热点。
本文旨在探讨基于分布式数据流的大数据分类模型和算法的研究现状与发展趋势。
文章将介绍大数据分类的基本概念、分类模型的分类与特点，以及分布式数据流处理的相关技术。
文章将重点分析几种典型的基于分布式数据流的大数据分类模型，包括其原理、优势和应用场景。
然后，文章将探讨这些模型在实际应用中所面临的挑战和解决方法。
文章将展望基于分布式数据流的大数据分类模型和算法的未来发展方向，以期为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。
二、分布式数据流处理技术在大数据处理领域，分布式数据流处理技术占据了至关重要的地位。
与传统的批量数据处理不同，数据流处理要求系统能够实时、连续地处理不断产生的数据，这就对处理技术的效率和扩展性提出了极高的要求。
分布式数据流处理技术通过将数据流分散到多个节点进行处理，再通过节点间的通信与协作，实现对数据的高效处理。
分布式数据流处理技术的核心在于其能够充分利用集群的计算资源和存储资源，实现数据的并行处理。
每个节点可以独立地处理一部分数据流，并通过网络与其他节点进行数据交换和协作。
这种并行化的处理方式可以显著提高数据处理的效率，使得系统能够应对大规模的数据流。
分布式数据流处理技术还需要解决一系列技术挑战，如数据的分布与平衡、节点的容错与恢复、数据流的实时性与准确性等。
在数据的分布与平衡方面，系统需要确保数据能够均匀地分布到各个节点，避免部分节点过载而其他节点空闲的情况。
文化会展数据挖掘与利用考核试卷
B.精确率
C.召回率
D. ROC曲线
8.支持向量机（SVM）的特点包括哪些？（）
A.可以解决非线性问题
B.可以避免过拟合
C.只适用于线性可分的数据
D.可以用于回归问题
9.以下哪些情况下朴素贝叶斯分类器效果较好？（）
A.特征之间相互独立
B.训练样本数量较少
C.数据特征是连续型
D.数据量非常大
11. D
12. C
13. C
14. D
15. D
16. C
17. D
18. C
19. D
20. D
二、多选题
1. ABD
2. ABCD
3. ABC
4. ACD
5. ABC
6. ABD
7. ABCD
8. ABD
9. AB
10. ABCD
11. ABCD
12. ABD
13. ABC
14. ABC
15. ABCD
10.文本挖掘的主要应用包括哪些？（）
A.信息抽取
B.文本分类
C.情感分析
D.语义理解
11.时间序列分析在文化会展数据挖掘中的应用可能涉及哪些方面？（）
A.预测未来的参会者数量
B.分析历史会展活动效果
C.识别季节性趋势
D.监测市场变化
12.深度学习在数据挖掘中的应用包括哪些？（）
A.图像识别
B.语音识别
3. √
4. √
5. ×
6. √
7. ×
8. ×
9. √
10. ×
五、主观题（参考）
1.数据挖掘在文化会展领域主要用于市场细分、参会者行为分析、展品推荐等。例如，通过分析参会者的行为数据，可以识别潜在的大客户，为其提供个性化服务。
大数据分析方法与应用课件：聚类算法
4.2 K-Means聚类
聚类
4.2.2 K-Means聚类算法在MATLAB中的实现
K-Means算法代码示例2
4.2 K-Means聚类
聚类
4.2.2 K-Means聚类算法在MATLAB中的实现
由右图可知，K-Means根据距离的远近将 数据集中的样本点划分成了三个类簇，并分别 用不同的颜色和标记（+，o，*）表示，质心 点由“✖”表示。
总体平均方差是：E=E1+E2=25+27.25=52.25
4.2 K-Means聚类
聚类
4.2.1 K-Means聚类算法的原理
3）计算新簇的中心
M1= ((0+5)/2,(2+2)/2)=(2.5,2)；M2= ((0+1.5+5)/3,(0+0+0+0)/3)= (2.17,0) 重复2和3，得到O1分配给C1，O2分配给C2，O3分配给C2，O4分配给C2，O5分配给C1。 综上，得到新簇C1={O1, O5}，中心为M1= (2.5,2)和C2={O2, O3, O4}，中心为M2= (2.17,0)。 单个方差为：E1= [(0-2.5)2+(2-2)2] + [(2.5-5)2+(2-2)2] =12.5； E2= [(2.17-0)2+(0-0)2] + [(2.17-1.5)2+(0-0)2] + [(2.17-5)2+(0-0)2] =13.1667。 总体平均方差是：E=E1+E2=12.5+13.1667=25.667。 由上可以看出，第一次迭代后，总体平均方差值由52.25至25.667，显著减小。由于在两次迭 代中，簇中心不变，所以停止迭代过程，算法停止。
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]。
一种基于数据包含度的自动聚类算法
一种基于数据包含度的自动聚类算法
马云红;王成汗;江腾蛟;张堃
【期刊名称】《西北工业大学学报》
【年(卷),期】2016(034)005
【摘要】聚类分析是机器学习和模式识别领域的一个重要问题，聚类算法常用于解决这类问题。
针对传统聚类算法运算量大、不适应任意分布数据聚类的不足，提出了一种基于数据包含度的自动聚类算法。
该算法引入数据包含度的概念，能够自动确定聚类个数和聚类中心，并进一步采用跟随策略实现聚类。
多组数据的实验验证了自动聚类算法的有效性。
对不同分布的数据进行了自动聚类算法与K⁃means 聚类算法的聚类结果比较，实验结果表明自动聚类算法具有很好的聚类性能。
【总页数】4页(P863-866)
【作者】马云红;王成汗;江腾蛟;张堃
【作者单位】西北工业大学电子信息学院，陕西西安 710072;西北工业大学电子信息学院，陕西西安 710072;西北工业大学电子信息学院，陕西西安 710072;西北工业大学电子信息学院，陕西西安 710072
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.5
【相关文献】
1.一种基于密度和约束的数据流聚类算法 [J], 付家祺;陈坚;淳浩;年青
2.一种基于簇中心点自动选择策略的密度峰值聚类算法 [J], 马春来;单洪;马涛
3.DENGENE:一种高精度的基于密度的适用于基因表达数据的聚类算法 [J], 孙亮;赵芳;王永吉
4.基于密度的聚类中心自动确定的混合属性数据聚类算法研究 [J], 陈晋音;何辉豪
5.一种基于密度峰值的针对模糊混合数据的聚类算法 [J], 陈奕延; 李晔; 李存金因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
点聚类算法
点聚类算法以点聚类算法为标题，本文将介绍点聚类算法的基本原理、常用方法和应用场景，帮助读者更好地理解和应用该算法。
一、点聚类算法的基本原理点聚类算法是一种无监督学习算法，主要用于将数据集中的对象按照相似性进行分组。
其基本原理是通过计算数据点之间的相似性或距离，将相似的数据点归为一类，从而将数据集分成若干个簇。
点聚类算法通常基于以下两个假设：1. 相似的数据点具有较小的距离；2. 同一簇内的数据点相似度较高，不同簇之间的数据点相似度较低。
1. K-means算法K-means算法是最常用的点聚类算法之一。
其基本思想是随机选择K个中心点，然后将数据点分配到最近的中心点所对应的簇，再重新计算每个簇的中心点，重复这个过程直到收敛。
K-means算法的优点是简单、高效，但对初始中心点的选择敏感，并且无法处理非球形簇和噪声点。
2. DBSCAN算法DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是一种基于密度的点聚类算法。
其基本思想是通过计算样本点的密度来确定簇的形状和数量，从而将高密度区域归为一簇。
DBSCAN算法的优点是不需要预先指定簇的数量，可以发现任意形状的簇，并且可以将噪声点单独处理。
3. 层次聚类算法层次聚类算法是一种自底向上或自顶向下的聚类方法。
其基本思想是通过计算数据点之间的相似性或距离，将相似的数据点逐渐合并成簇。
层次聚类算法的优点是不需要预先指定簇的数量，并且可以生成层次化的聚类结果，但计算复杂度较高。
三、点聚类算法的应用场景点聚类算法在各个领域都有广泛的应用，下面列举几个典型的应用场景：1. 文本聚类点聚类算法可以帮助将大量的文本数据按照主题或内容进行聚类，从而实现文本分类、信息检索等任务。
例如，可以将新闻文章按照主题进行聚类，方便用户浏览和检索相关新闻。
2. 图像分割点聚类算法可以利用图像中像素点的相似性，将图像分割成不同的区域或对象。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
ｄｉ１ ．９ ９ ｊ ｉ ｎ １ ０ ・６ ５ ２ １ ． ８０ １ ｏ：０ ３ ６ ／．ｓ ．０ １３ ９ ．０ ２ ０ ． １ ｓ
ｅ ｐｅｉ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｅ ｌａ ｄ ｓ ｎ ｈ ｔｃ ｄ ｔｓ ｔ ｍｏ ｓｒ ｔ ｈａ ｈｅ ａｇ ｒｔ ｍ ａ ｎｄ ｔ ｌ ｔｒ ｎ ｄｉ ｅ ｅ ｔｓ ａ ｓ ａ ｄ ｘ ｒｍｅ ｔ ｌｒ ｓ ｌｓｏｎ ｒ ａ ｎ ｙ ｔ ｅｉ ａ ａ ｅｓｄｅ ｎ ｔａｅ ｔ ｔｔ ｌｏ ｉｈ ｃ ｎ ｆ ｈｅ ｃｕｓｅ ｓ ｉ ｆ ｒ ｎ ｈ ｐｅ ｎ ｉ ｆ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｎ ｈ ｌ ｓ ｒ ｆｄ ｆ ｒ ｎ ｈ ｐ ｓ ｕ ｄ ｒ ｔ ｅ ｄ ｓ ｂ ｔ ｄ ｄ ｔ ｔｅ ｍｓ ｅ ｖｒ ｎ ｎ ，ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｐ ｏ ｏ ｅ ｈ ｓ ｒ ｃ ： ｏ ｆ ｄ ｔ ｅ ｃｕ ｔ ｓ ｏ ｉ ｅ ｅ ｔｓ ａ ｅ ｎ ｅ ｈ ｉｔ ｕ ｅ ａａ ｓｒ ａ ｎ ｉ ｍｅ ｔ ｔ ｉ ａ ｅ ｒｐ ｓ ｄ ｔ ｅ ｉ ｅ ｆ ｉ ｒ ｏ ｒｐ ｅ ｅ ｔｔ ｅ ｂ ｓ ｄ ｃｕ ｔｒ ｇａ ｇ ｒｔｍ． ｉ ｔ ｉ ｐ ｅ ｅ ｔｄ ｔ ｅ ｃ ｎ ｅ ｔ ｆ ｉ ｕ ａ — ｏ ｎ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒｐ ｅ ｅ ｔｔ ｅ ｐ ｉ ｔ ａ ｄ ｅ ｒ ｓ ｎａ ｉ ・ ａ ｅ ｌｓｅ ｉ ｌｏ ｈ Ｆ ｒ ， ｒｓ ｎｅ ｈ ｏ ｃ ｐ ｒ ｌｒｐ ｉ ｔ ｓ ｄ ｏ ｈ ｅ ｒ ｓ ｎａ ｉ ｏｎ ｓ ｎ ｖ ｎ ｉ ｓ ｔ ｏｃｃ ｂ ｖ
Ｓ ｃ ｎ ｌ ｔ ｄ ｓｇ ｅ ｔ ｅ ｌｏ ｉ ｍ ｏ ｅ ｅ ａｅ ｌ ｂ ｌ ｌｓｅ ｓ ｂ ｃ ｍｂ ｎ ｎ ｈ ｌｃ ｌ ｅ ｏ ｄｙ ｉ ｅ ｉｎ ｄ ｈ ａｇ ｒ ｈ ｔ ｇ ｎ ｒ ｔ ｇｏ ａ ｃｕ ｔｒ ｙ ｏ ｉ ｉ ｇ ｔ ｅ ｏ ａ ｍｏ ｅ ｓ ａ ｃ ｏ ｄ ｎ ｔ ｒ ｉ ．Ｔ ｅ ｔ ｄ ｌ ｔ ｏ ｒ ｉａ ｏ ｓ ｅ ｈ ｔ
ｄ ｓｇ ｄ ｔ ｅ ｉｅ ａｉｅ ａｇ ｒｔ ｍ ｏ ｆｎｄｔ ｅ ｄ ｎ ｉ ｃ ｎｎ ｃｅ ｉｃ ｌ ｒｐ ｉ ｔ ｔ ｅ ｅ ｅ ａｅ ｈ ｏ ａ ｄ ｌａ ｈｅｒ ｍｏ ｅｓｔ ｅ ｉｎｅ ｈ ｔ ｒｔｖ ｌｏ ｈ ｔ ｉ ｉ ｈ ｅ ｓｔ ｏ ｅ ｔｄ ｃｒ ｕ ａ — ｏ ｎｓ，ｈ ｎ ｇ ｎ ｒ ｔｄ ｔ ｅｌ ｃ ｌｍｏ ｅ ｔｔ ｅ ｔ ｉｅ． ｙ—
第２ ９卷 第 ８期
２１ ０ ２年 ８月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌ ａ ｉｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｏ ｕ ｅ ｓ ｐ ｉ ｔ ｓ ａ ｃ ｆＣ ｍｐ ｔ ｒ ｃ ｏ
Ｖ０ ＿ ９ Ｎｏ ８ ｌ２ ． Ａｕ ．２ ２ ｇ ０１
一
种 基 于代 表 点 的分布 式数 据流 聚 类 算 法 术
的基础 上 ， 出环点 的概念 以及迭 代查找 密度 相连 环点 的算 法 ， 此基础 上 生成远程 站 点的局部 模 型 ； 提 在 然后 在 协
调站点设计合并局部模型， 生成全局聚簇的算法。通过真实数据集与仿真数据集的实验表 明， 算法使用代表点
能够发 现不 同形状 的聚 簇并 显著 降低 数据 传输 量 ， 同时通过测 试一 更新局部 模ห้องสมุดไป่ตู้型算 法避 免 了频繁发 送数据 。
ｓｒ ｔ ｇ ｔａ ｅ Ｙ．
Ｋｅ ｒ ｓ ｙ ｗｏ ｄ ：ｄ ｓｒ ｕ ｅ ａａ ｓｒ ａ ； ｄ ｔ ｎ ｎ ； ｃｕ ｔｒｎ ； ｃｕ ｔｒｅ ｏｖ ｎ ； ｒ ｐ ｅ ｅ ｔ ｔ ｅｐ ｉｔ ｉ ｉ ｔｄ ｄ ｔ ｔｅ ｍ ｔｂ ａ ａｍｉｉ ｇ ｌ ｓｅｉ ｇ ｌ ｓ ｖ ｌｉ ｇ ｅ ｒ ｓ ｎ ａｉ ｏｎ ｅ ｖ
高 兵 ，张健沛 ，杨 静
（ ． 尔滨 工程 大学 计 算 机 科 学 与技 术 学 院 ， 尔滨 １００ ；２ 大连 东软 信 息 学院 计 算 机 系， 宁 大 连 １哈 哈 ５０ １ ． 辽
１６ ２ ） １０ ３
摘
要 ：为发 现分 布式数 据流 下不 同形状 的聚簇 ， 出 了一种基 于代表 点 的聚类 算法 。算法 首先 在代表 点定 义 提
ｒｄ ｃ ｈ ａａ ｔ ｎ ｍｉｓｏ ｙ ｕ ｉ ｇ ｒ ｐ ｅ ｅ ｔ ｔ ｅ ｐ ｉｔ ，ｗｈ ｌ ａ ｏｄ ｎ ｒ ｑ ｅ ｔ ｅ ｄ ｎ ａ ａ ｔｒ ｕ ｈ ｔ ｅ ｔ ｓ ｕ ｄ ｔ ｅ ｕ ｅ ｔ ｅ ｄ ｔ ｒ ｓ ｓｉｎ ｂ ｓｎ ｅ ｒ ｓ ｎ ａｉ ｏｎ ｓ ａ ｖ ｉ ｖ ｉ ｉ ｇ ｆ ｕ ｎｌ ｓ ｎ ｉｇ ｄ ｔ ｈ ｏ ｇ ｈ ｅ ｔ ｐ ａ ｅ ｅ ｅ ｙ —
Ｒｅ ｒ ｓ ｎａｉｅ ｂ ｓ ｄ ｄ ｓｒｂ ｔ ａａ ｓｒ ａ ｃｕ ｔｒｎ ｌｏｉｈ ｐ ｅ ｅ ｔｔｖ — ａ ｅ ｉｔｉ ｕｅ ｄ ｔ ｔｅ ｍ ｌ ｓｅｉ ｇ ａｇ ｒｔ ｍ
ＧＡＯ Ｂｉｇ ，Ｚ ｎ ＨＡＮＧ ｉｎｐ ｉ Ｊａ — ｅ ，ＹＡＮＧ ｉｇ Ｊｎ
（ ． ｏｅｅｏ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅ＆ Ｔｃｎｌ ｙ Ｈ ｒｉ ｎ ｉ ｅｉ ｎｖｒｔ，Ｈ ｒｉ ５ ０ １ Ｃ ｉａ ． ｐ．ｏ ｏ ｐ ｔ ， ａｉｎＮ ｕ １Ｃ ｌｇ ｌ ｆＣ ｍ ｕｅ Ｓｉ ｃ ｒ ｅ ｅｈｏｏ ， ａｂ Ｅ ｇｎ ｒ ｇ Ｕ ｉ ｓｙ ａｂ １００ ， ｈｎ ；２Ｄｅｔ ｆＣ ｍ ｕｅ Ｄ ｌ ｅｓ ｇ ｎ ｅ ｎ ｅｉ ｎ ｒ ａ Ｉ ｏｍ ｔ ｎＣ ｌｇ ， ｌ ｎＬａｎｎ １０ ３ ｈｎ ） ｎ ｒ ａｉ ｏｌ ｅ Ｄａｉ ｉｏ ｉ １６ ２ ，Ｃ ｉ ｆ ｏ ｅ ａ ｇ ａ