数据流聚类算法介绍优秀课件
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聚类算法入门教程PPT课件
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聚类图示
聚类中没有任何指导信息，完全按照数据的分布进行类别划分
4
什么是分类?
• 数据集合D a ta ，类别标记集合 C
x D a ta , C la ss(x ) C
• 数据集合： 训练数据 TrainData 待分类数据 ClassData
• 已知 x T r a i n D a t a ; k o n w C l a s s ( x ) & & C l a s s ( x ) C • 问题： t C la s s D a ta ;C la s s (t) ？ • 方法：根据训练数据获得类别划分标准 f ( x )
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Rand
• Set any two data in testing corpus as a pair-point; • If testing corpus has n data, there is n*(n-1)/2 pair-points • a) One pair-point is in same cluster in testing corpus, and in
属于不同维度的特征的关系以 Semantic(Aim,Ajn)表示
• Unbalance Similarity
r
U nbalance(A i,A j) w m (A imA jm )2 m 1
不同特征在数据相似度计算中的作用不同
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聚类有效性函数（一）
• 最小误差（J e ）:
c个 类 别 ， 待 聚 类 数 据 x， m i为 类 别 Ci的 中 心 ，
• Precision and Recall • Purity • Rand Value • Intra-cluster similarity
聚类算法层次方法ppt课件
层次聚类方法
一般来说，有两种类型的层次聚类方法：
• 凝聚层次聚类：采用自底向上策略，首先将每个对象作为单独 的一个原子簇，然后合并这些原子簇形成越来越大的簇，直到 所有的对象都在一个簇中（层次的最上层），或者达到一个终 止条件。绝大多数层次聚类方法属于这一类。
• 分裂层次聚类：采用自顶向下策略，首先将所有对象置于一个 簇中，然后逐渐细分为越来越小的簇，直到每个对象自成一个 簇，或者达到某个终止条件，例如达到了某个希望的簇的数目， 或者两个最近的簇之间的距离超过了某个阈值。
不具有很好的可伸缩性，因为合并或分裂的决定需要检查 和估算大量的对象或簇。
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经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
层次聚类的改进
一个有希望的方向是集成层次聚类和其他的聚类技术，形 成多阶段聚类。在下面的内容中会介绍四种这类的方法：
主要内容
凝聚和分裂层次聚类 BIRCH：利用层次方法的平衡迭代归约和聚类
ROCK:分类属性的层次聚类算法 CURE：基于质心和基于代表对象方法之间的中间策略
Chameleon：利用动态建模的层次聚类算法
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经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
某个任意的阈值时聚类过程就会终止，则称其为单连接算
法。
当一个算法使用最大距离
度量簇间距离时，有时
称为最远邻聚类算法。如果当最近簇之间的最大距离超过
某个任意阈值时聚类过程便终止，则称其为全连接算法。
聚类分析法ppt课件全
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1.2.2 动态聚类分析法
1.2 聚类分析的种类
（3）分类函数
按照修改原则不同，动态聚类方法有按批修改法、逐个修改法、混合法等。 这里主要介绍逐步聚类法中按批修改法。按批修改法分类的原则是，每一步修 改都将使对应的分类函数缩小，趋于合理，并且分类函数最终趋于定值，即计 算过程是收敛的。
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1.2.2 动态聚类分析法
1.2 聚类分析的种类
（2）初始分类 有了凝聚点以后接下来就要进行初始分类，同样获得初始分类也有不同的
方法。需要说明的是，初始分类不一定非通过凝聚点确定不可，也可以依据其 他原则分类。
以下是其他几种初始分类方法： ①人为分类，凭经验进行初始分类。 ②选择一批凝聚点后，每个样品按与其距离最近的凝聚点归类。 ③选择一批凝聚点后，每个凝聚点自成一类，将样品依次归入与其距离
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1.2 聚类分析的种类
（2）系统聚类分析的一般步骤 ①对数据进行变换处理； ②计算各样品之间的距离，并将距离最近的两个样品合并成一类； ③选择并计算类与类之间的距离，并将距离最ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ的两类合并，如果累的个
数大于1，则继续并类，直至所有样品归为一类为止； ④最后绘制系统聚类谱系图，按不同的分类标准，得出不同的分类结果。
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1.2 聚类分析的种类
（7）可变法
1 2 D kr
2 （8）离差平方和法
(D k 2 pD k 2 q)D p 2q
D k 2 rn n ir n n p i D i2 pn n ir n n q iD i2 qn rn in iD p 2 q
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聚类 课件
根据某种模型进行聚类，如高斯混合 模型、神经网络聚类等。
基于网格的聚类算法
将数据空间划分为网格，然后在网格 上进行聚类，如STING算法、 CLIQUE算法等。
02
K-means聚类算法
K-means算法的原理
K-means算法是一种基于距离的聚 类算法，通过迭代过程将数据点划分 为K个聚类，使得每个数据点与其所 在聚类的中心点之间的距离之和最小 。
DBSCAN算法的步骤
01 扫描所有点，标记为核心点、边界点和噪 声点。
02 对于每个核心点，以其为起点，扩展与其 密度相连的区域。
03
将扩展的区域内的所有点标记为同一簇。
04
重复上述步骤，直到所有点都被处理。
DBSCAN算法的优缺点
01
优点
02
对异常值具有较强的鲁棒性。
能够发现任何形状的簇。
03
互信息
总结词
衡量聚类结果与真实类别之间相似度的指标，值越大表示聚 类效果越好。
详细描述
互信息是一种衡量聚类结果与真实类别之间相似度的指标， 其计算方法为聚类结果与真实类别之间的熵值之差。如果聚 类效果好，则聚类结果与真实类别之间的相似度会较高，熵 值之差会较小，因此互信息值会较大。
调整兰德指数
总结词
步骤2
重复以下步骤，直到满足终止条件
• 步骤2.1
将每个数据点与最近的簇中心点合并，形成新的 簇中心点。
• 步骤2.2
更新簇中心点为新合并的簇中所有点的平均值或中 心点。
• 步骤2.3
重复步骤2.1和步骤2.2，直到所有数据点都归入某 个簇或达到预设的簇数量。
输出聚类结果。
步骤3
层次聚类算法的优缺点
DBSCAN算法的优缺点
基于网格的聚类算法
将数据空间划分为网格，然后在网格 上进行聚类，如STING算法、 CLIQUE算法等。
02
K-means聚类算法
K-means算法的原理
K-means算法是一种基于距离的聚 类算法，通过迭代过程将数据点划分 为K个聚类，使得每个数据点与其所 在聚类的中心点之间的距离之和最小 。
DBSCAN算法的步骤
01 扫描所有点，标记为核心点、边界点和噪 声点。
02 对于每个核心点，以其为起点，扩展与其 密度相连的区域。
03
将扩展的区域内的所有点标记为同一簇。
04
重复上述步骤，直到所有点都被处理。
DBSCAN算法的优缺点
01
优点
02
对异常值具有较强的鲁棒性。
能够发现任何形状的簇。
03
互信息
总结词
衡量聚类结果与真实类别之间相似度的指标，值越大表示聚 类效果越好。
详细描述
互信息是一种衡量聚类结果与真实类别之间相似度的指标， 其计算方法为聚类结果与真实类别之间的熵值之差。如果聚 类效果好，则聚类结果与真实类别之间的相似度会较高，熵 值之差会较小，因此互信息值会较大。
调整兰德指数
总结词
步骤2
重复以下步骤，直到满足终止条件
• 步骤2.1
将每个数据点与最近的簇中心点合并，形成新的 簇中心点。
• 步骤2.2
更新簇中心点为新合并的簇中所有点的平均值或中 心点。
• 步骤2.3
重复步骤2.1和步骤2.2，直到所有数据点都归入某 个簇或达到预设的簇数量。
输出聚类结果。
步骤3
层次聚类算法的优缺点
DBSCAN算法的优缺点
聚类算法ppt课件
大数据下kmeans算法的并 行策略
单挑OR群殴？！
VS
大数据下kmeans算法的并 行策略
面对海量数据时，传统的聚类算法存在着单位时 间内处理量小、面对大量的数据时处理时间较长、 难以达到预期效果的缺陷以上算法都是假设数据都 是在内存中存储的，随着数据集的增大，基于内存 的ＫＭｅａｎｓ就难以适应．ＭａｐＲｅｄｕｃｅ 是一个为并行处理大量数据而设计的编程模型。
Love ,not time,heals all wounds. 治愈一切创伤的并非时间,而是爱.
Life is tough,but I'm tougher. 生活是艰苦的,但我应更坚强.
Kmeans算法详解（1）
步骤一：取得k个初始初始中心点
Kmeans算法详解（3）
步骤三：重新计算中心点
Min of three due to the EuclidDistance
带canopy预处理的kmeans 算法的优点
canopy可以自动帮我我们确定k值。
• 有多少canopy，k值就选取多少。 Canopy可以帮我们去除“坏点”。
• 去除离群的canopy
带canopy预处理的kmeans 算法的新挑战
Canopy预处理这么好， 我们以后就用它好了！
我看不见得，它虽然解决 kmeans当中的一些问题， 但其自身也引进了新的问题： t1、t2的选取。
主要内容：
聚类算法简介 Kmeans算法详解 Kmeans算法的缺陷及若干改进 Kmeans的单机实现与分布式实现策略
Kmeans实战
聚类算法简介
1
聚类的目标：将一组向量分成若干组，组内数据是相似的， 而组间数据是有较明显差异。
2 与分类区别：分类与聚类最大的区别在于分类的目标事先已 知，聚类也被称为无监督机器学习
Kmeans聚类算法ppt课件
（5）对于“噪声”和孤立点数据敏感。
精选版课件ppt
8
K-means缺点以及改进 （1）要求用户必须事先给出要生成的簇的数目k。这个k并不是最好的。 解决：肘部算法 肘部算法是一种启发式方法来估计最优聚类数量，称为肘部法则（Elbow Method）。
各个类畸变程度（distortions）之和；每个类的畸变程度等于该类重心与其内 部成员位置距离的平方和；最优解以成本函数最小化为目标，其中uk是第k个 类的重心位置
第一次
第二次
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八、K-means聚类算法
在第五次迭代时，得到的三个簇与第四迭代结果相同，而且准则函数E收敛，迭代 结束，结果如下表所示：
k为迭代次数
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此课件下载可自行编辑修改，供参考！ 感谢您的支持，我们努力做得更好！
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3
八、K-means聚类算法
2. K-means聚类算法原理 K-Means算法的工作框架：
（1）给出 n 个数据样本,令 I 1,随机选择 K 个初始聚类中心 Z j (I) , j 1, 2,3,, K ；
（2）求解每个数据样本与初始聚类中心的距离 D xi , Z j I ,i 1, 2,3,, n
假设A、B、C、D的D(x)如上图所示，当算法取值Sum(D(x))*random 时，该值会以较大的概率落入D(x)较大的区间内，所以对应的点会以 较大的概率被选中作为新的聚类中心。
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八、K-means聚类算法
3 K-means聚类算法特点及应用 3.2 K-means聚类算法应用
i=1,2
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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。
《数据聚类》PPT课件_OK
• 明考斯基距离
– 是对多个距离度量公式的概括性的表述，这里的p值是一个变量， 当p=2的时候就得到了上面的欧氏距离。
d ( i ,j) （ x i 1 y i 1 ） p （ x i2 y i2 ） p .. （ .x . in .y i .） n p
* 2021/7/28
DMKD Sides By MAO
购） • 刻画不同的客户群的特征
2021/7/28
D数M据K仓D 库Si与de数s B据y M挖A掘O
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DMKD Sides By MAO
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DMKD Sides By MAO
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聚类的应用领域
经济领域：
• 帮助市场分析人员从客户数据库中发现不同的客户群，并且用购买模 式来刻画不同的客户群的特征。
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划分聚类算法
• 红色的样本属于一个簇，橙色 的样本属于一个簇
• 计算每个簇新的中心 • 使用新的中心，重新对每个样
本所在的簇进行分配(第二次迭 代)
* 2021/7/28
DMKD Sides By MAO
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样本数据
序号 属性 1 属性 2
1
1
• 尽管分类是识别对象组类别的有效手段，但 需要高昂的代价收集和标记训练样本集。因 此，聚类提供了一种新的处理模式：先把数 据集划分为组，然后给有限的组指定类别标 号。
* 2021/7/28
– 是对多个距离度量公式的概括性的表述，这里的p值是一个变量， 当p=2的时候就得到了上面的欧氏距离。
d ( i ,j) （ x i 1 y i 1 ） p （ x i2 y i2 ） p .. （ .x . in .y i .） n p
* 2021/7/28
DMKD Sides By MAO
购） • 刻画不同的客户群的特征
2021/7/28
D数M据K仓D 库Si与de数s B据y M挖A掘O
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DMKD Sides By MAO
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聚类的应用领域
经济领域：
• 帮助市场分析人员从客户数据库中发现不同的客户群，并且用购买模 式来刻画不同的客户群的特征。
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划分聚类算法
• 红色的样本属于一个簇，橙色 的样本属于一个簇
• 计算每个簇新的中心 • 使用新的中心，重新对每个样
本所在的簇进行分配(第二次迭 代)
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DMKD Sides By MAO
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样本数据
序号 属性 1 属性 2
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• 尽管分类是识别对象组类别的有效手段，但 需要高昂的代价收集和标记训练样本集。因 此，聚类提供了一种新的处理模式：先把数 据集划分为组，然后给有限的组指定类别标 号。
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聚类算法简介-ppt
基于聚类的检测方法
• 主要由两大模块构成：
– 模型建立 – 模型评估
• 第一步：对训练集进行聚类； • 第二步：利用聚类结果得到分类模型； • 检测率：被正确检测的攻击记录数占整个攻击记录数的比例。 • 误报率：表示正常记录被检测为攻击的记录数占整个正常记录 数的比例。 • 未见攻击类型的检测率：表示测试集中出现而训练集中没有出 现的新类型攻击记录被正确检测的比例。
t ClassData; Class(t) f (t)
分类图示
训练数据 待分类数据
1 2
3
4
聚类与分类的区别
• 有类别标记和无类别标记; • 有监督与无监督; （有训练语料与无训练语料） • Train And Classification （分类）; • No Train（聚类）;
聚类的基本要素
什么是分类?
• 数据集合 Data ，类别标记集合 C
x Data, Class( x) C
• 数据集合： 训练数据 TrainData 待分类数据 ClassData • 已知 x TrainData; konwClass( x)&&Class( x) C • 问题：t ClassData; Class(t)？ • 方法：根据训练数据获得类别划分标准 f ( x)
c个类别，待聚类数据x，mi为类别Ci的中心， mi
xCi
x
| Ci |
Je || x mi ||2
i 1 xCi
c
Je越小聚类结果越好
Je
衡量属于不同类别的数据与类别中心的的误差和;
• 最小方差:
1 Si 2 n
xCi x' Ci
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数据流聚类算法介绍
背景
• 随着计算机软硬件的不断升级，人们获取数据能力越来越 高。在电信、金融、天气预报、网络入侵检测、传感器网 络等领域出现了一种不同于传统静态数据的流数据。这种 数据流有自己的特点。
数据流特点
• 1、数据实时达到 • 2、数据到达次序独立，不受系统控制 • 3、数据量是巨大的，不能预知其大小 • 4、单次扫描，数据一经处理，除非特意保存，否则不能
CluStream的影响
• CluStream两阶段框架是一个著名的框架，后续有许多算法 在其基础上进行各方面的改进。它的在线部分可以实时处 理较快速度的流数据，并得到统计结果。离线部分结合用 户输入的参数可以近似得到过去某些时候的聚类结果。
CLuStream算法的核心概念
• 微簇（Micro-clusters） • 时间衰减结构（Pyramidal Time Frame）
• 何时合并？
有些情况下，不能合并任何两个微簇。这种情况是发生在 当所有上述计算的时间值都大于那个阈值，此时需要合并 某两个靠的最近的微簇。此时用它们原来的id一起标志这 个新的微簇。
同时，需要存储金字塔时间结构对应时刻的微簇（实际上 指的是微簇的特征向量值）到磁盘。
离线部分（宏簇创建）
• 用户在该部分可以在不同时间幅度内发现簇。这部分所用 的数据是在线部分形成的统计信息，这可以满足内存有限 的需求。用户提供两个参数h和k，h是时间幅度，k是预定 义的需要形成的簇的数目。
对于以后达到的每一个数据点Xik，要么被上述的某个微簇吸收，要么 放进它自己的簇中。首先计算Xik与q个微簇中的每一个的距离（实际 上是其中心）。将其放到离它最近的那个簇Mp中。
特殊情况
1.Xik虽然离Mp最近，但是Xik却在Mp的边界外； 2.由于数据流的演化，Xik可能是一个新簇的开端。
处理方法
数据流一种形式化描述
数据流计算模型
• 界标模型 • 滑动窗口模型 • 衰减模型
微簇（Micro-clusters）
• CluStream以微簇的形式维护关于数据位置的统计信 息。这些微簇被定义成簇特征向量在时间上的扩展 。这些微簇额外增加的时间属性很自然将其应用于 解决数据流问题。
• 在上述数据流定义下，微簇是一个2d+3（d是数据 维度）的元组
离线部分算法
• 该部分采用改进的k-means算法 （1）初始阶段
不在随机的选取种子，而是选择可能被划分到给定簇的种 子，这些种子其实是对应微簇的中心。 （2）划分阶段 一个种子到一个“伪数据点”（也就是微簇）的距离就等 于它到“伪数据点”中心的距离。 （3）调整阶段 一个给定划分的新种子被定义成那个划分中带权重的微簇 中心。
同纬度和不同聚类数目上的性能。 • 用真实数据集来评
评估手段
• SSQ:评估聚类质量 • 运行时间：评估算法效率 • 灵敏度：对参数的敏感程度
CluStream算法优缺点
• 优点： 提出了两阶段聚类框架，算法能适应数据流快速、有序无 限、单遍扫描的特点。能够发掘数据流潜在的演化特性。
为落在边界外的数据点创建一个带独有标志id的新簇，这需要减少一 个其他已经存在的簇。这可以通过删除一个最早的簇或者合并两个最 早的簇来实现。
• 如何安全删除？
估计每一个簇中最后m个达到的数据点的平均时间戳，然 后删除带有最小时间戳的值（时间越早值越小且小于用户 定义的阈值）的那个簇。这种方法只增加了存储每个簇中 最后m个点的数据的信息（时间戳）。
再次被处理
数据流聚类
• 聚类是数据挖掘中一类重要的问题，在许多领域有其应用 之处。
• 聚类定义：给定一个有许多数据元素组成的集合，我们将 其分为不同的组（类、簇），使得组内的元素尽可能的相 似，不同组之间的元素尽可能的不同。
• 由于数据流的特点，对它的聚类算法提出了新的要求。
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
• 缺点： 1、不能发现任意形状的簇； 2、不能很好地识别离群点； 3、对高维数据聚类质量下降；
k-means 算法
• 基本步骤 1 .从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心； 2 .根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与
这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进 行划分； 3.重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）； 4.计算标准测度函数，当满足一定条件，如函数收敛时，则 算法终止；如果条件不满足则回到步骤2。
簇演化分析
• CluStream可以进行演化分析 • 演化分析就是分析数据流在过去一段时间内潜在的一些变
化。比如在入侵检测系统检测到在某一时间段收到某种类 型的攻击。
实验评估
• 一、数据集合选择 • 二、评估手段
数据集
• 人工数据集和真实数据集。 • 由人工数据集相关属性容易被控制，用它来评估算法在不
• 这种时间帧结构的一些好处。
1.能满足用户对最近数据感兴趣的需求；
2.运行100年的数据流仅仅需要存储大概95个快照，这能 满足有限内存的需求。
在线部分（微簇维护）
初始化簇
首先在磁盘上存储最初始的initNumber个数据点，然后采用标准的kmeans算法形成q个微簇：M1、M2…Mq。
在线处理
CluStream概要
• C. C. Aggarwal等人在2003年提出了该著名的经典数据流聚 类框架。它引入了簇和时间帧结构两个主要的概念，将数 据流聚类过程分为在线部分（微聚类）和离线部分（宏聚 类）。在线部分实时处理新到达的数据，并周期性的存储 统计结果；离线部分就利用这些统计结果结合用户输入得 到聚类结果。
时间帧结构（Pyramidal Time Frame）
• 上述微簇需要在某些时刻维护和存储到磁盘以供离线阶段 查询。由于数据量巨大，不可能将所有时刻的微簇信息都 存储到磁盘（这部分信息叫做快照），因此引入时间帧结 构。它将时间轴划分成不同粒度的时刻，结果是离现在的 越近粒度越细，反之越粗。
T=55的时间轴划分
背景
• 随着计算机软硬件的不断升级，人们获取数据能力越来越 高。在电信、金融、天气预报、网络入侵检测、传感器网 络等领域出现了一种不同于传统静态数据的流数据。这种 数据流有自己的特点。
数据流特点
• 1、数据实时达到 • 2、数据到达次序独立，不受系统控制 • 3、数据量是巨大的，不能预知其大小 • 4、单次扫描，数据一经处理，除非特意保存，否则不能
CluStream的影响
• CluStream两阶段框架是一个著名的框架，后续有许多算法 在其基础上进行各方面的改进。它的在线部分可以实时处 理较快速度的流数据，并得到统计结果。离线部分结合用 户输入的参数可以近似得到过去某些时候的聚类结果。
CLuStream算法的核心概念
• 微簇（Micro-clusters） • 时间衰减结构（Pyramidal Time Frame）
• 何时合并？
有些情况下，不能合并任何两个微簇。这种情况是发生在 当所有上述计算的时间值都大于那个阈值，此时需要合并 某两个靠的最近的微簇。此时用它们原来的id一起标志这 个新的微簇。
同时，需要存储金字塔时间结构对应时刻的微簇（实际上 指的是微簇的特征向量值）到磁盘。
离线部分（宏簇创建）
• 用户在该部分可以在不同时间幅度内发现簇。这部分所用 的数据是在线部分形成的统计信息，这可以满足内存有限 的需求。用户提供两个参数h和k，h是时间幅度，k是预定 义的需要形成的簇的数目。
对于以后达到的每一个数据点Xik，要么被上述的某个微簇吸收，要么 放进它自己的簇中。首先计算Xik与q个微簇中的每一个的距离（实际 上是其中心）。将其放到离它最近的那个簇Mp中。
特殊情况
1.Xik虽然离Mp最近，但是Xik却在Mp的边界外； 2.由于数据流的演化，Xik可能是一个新簇的开端。
处理方法
数据流一种形式化描述
数据流计算模型
• 界标模型 • 滑动窗口模型 • 衰减模型
微簇（Micro-clusters）
• CluStream以微簇的形式维护关于数据位置的统计信 息。这些微簇被定义成簇特征向量在时间上的扩展 。这些微簇额外增加的时间属性很自然将其应用于 解决数据流问题。
• 在上述数据流定义下，微簇是一个2d+3（d是数据 维度）的元组
离线部分算法
• 该部分采用改进的k-means算法 （1）初始阶段
不在随机的选取种子，而是选择可能被划分到给定簇的种 子，这些种子其实是对应微簇的中心。 （2）划分阶段 一个种子到一个“伪数据点”（也就是微簇）的距离就等 于它到“伪数据点”中心的距离。 （3）调整阶段 一个给定划分的新种子被定义成那个划分中带权重的微簇 中心。
同纬度和不同聚类数目上的性能。 • 用真实数据集来评
评估手段
• SSQ:评估聚类质量 • 运行时间：评估算法效率 • 灵敏度：对参数的敏感程度
CluStream算法优缺点
• 优点： 提出了两阶段聚类框架，算法能适应数据流快速、有序无 限、单遍扫描的特点。能够发掘数据流潜在的演化特性。
为落在边界外的数据点创建一个带独有标志id的新簇，这需要减少一 个其他已经存在的簇。这可以通过删除一个最早的簇或者合并两个最 早的簇来实现。
• 如何安全删除？
估计每一个簇中最后m个达到的数据点的平均时间戳，然 后删除带有最小时间戳的值（时间越早值越小且小于用户 定义的阈值）的那个簇。这种方法只增加了存储每个簇中 最后m个点的数据的信息（时间戳）。
再次被处理
数据流聚类
• 聚类是数据挖掘中一类重要的问题，在许多领域有其应用 之处。
• 聚类定义：给定一个有许多数据元素组成的集合，我们将 其分为不同的组（类、簇），使得组内的元素尽可能的相 似，不同组之间的元素尽可能的不同。
• 由于数据流的特点，对它的聚类算法提出了新的要求。
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
• 缺点： 1、不能发现任意形状的簇； 2、不能很好地识别离群点； 3、对高维数据聚类质量下降；
k-means 算法
• 基本步骤 1 .从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心； 2 .根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与
这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进 行划分； 3.重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）； 4.计算标准测度函数，当满足一定条件，如函数收敛时，则 算法终止；如果条件不满足则回到步骤2。
簇演化分析
• CluStream可以进行演化分析 • 演化分析就是分析数据流在过去一段时间内潜在的一些变
化。比如在入侵检测系统检测到在某一时间段收到某种类 型的攻击。
实验评估
• 一、数据集合选择 • 二、评估手段
数据集
• 人工数据集和真实数据集。 • 由人工数据集相关属性容易被控制，用它来评估算法在不
• 这种时间帧结构的一些好处。
1.能满足用户对最近数据感兴趣的需求；
2.运行100年的数据流仅仅需要存储大概95个快照，这能 满足有限内存的需求。
在线部分（微簇维护）
初始化簇
首先在磁盘上存储最初始的initNumber个数据点，然后采用标准的kmeans算法形成q个微簇：M1、M2…Mq。
在线处理
CluStream概要
• C. C. Aggarwal等人在2003年提出了该著名的经典数据流聚 类框架。它引入了簇和时间帧结构两个主要的概念，将数 据流聚类过程分为在线部分（微聚类）和离线部分（宏聚 类）。在线部分实时处理新到达的数据，并周期性的存储 统计结果；离线部分就利用这些统计结果结合用户输入得 到聚类结果。
时间帧结构（Pyramidal Time Frame）
• 上述微簇需要在某些时刻维护和存储到磁盘以供离线阶段 查询。由于数据量巨大，不可能将所有时刻的微簇信息都 存储到磁盘（这部分信息叫做快照），因此引入时间帧结 构。它将时间轴划分成不同粒度的时刻，结果是离现在的 越近粒度越细，反之越粗。
T=55的时间轴划分