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 ． ｍ ｅ ａ ｎ ｓ （ Ｋ ． 平均 值 ） 、 Ｋ． ｍ ｅ ｄ ｏ ｉ ｄ ｓ （ 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 。Ｇ ｕ ｈ ａ 等人 提出了 Ｌ Ｏ Ｃ Ａ Ｌ Ｓ Ｅ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ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 ． ｍ ｅ ａ ｎ ｓ聚类 ； Ｃ ａ ｌ ｌ ａ ｇ ｈ ａ ｎ等 人＿ ３ 在Ｌ Ｏ Ｃ Ａ Ｌ Ｓ Ｅ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ算 法 的基 础 上又 提 出了 Ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｍ算 法 ， Ｓ Ｔ Ｒ Ｅ Ａ Ｍ算 法采 用分 级 聚类 的技术 ， 对Ｋ ． Ｍ ｅ ａ ｎ ｓ 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
Ｆ ｅ ｂ． ２ ０１ ４
Ｖ０Ｉ ． ３ ０ Ｎｏ． １
第３ ０卷第 １ 期
［ 文章编 号 ］ １ ６ ７ ３— ２ ９ ４ ４ （ ２ ０ １ ４ ） ０ １ — ０ ０ ４ ２— ０ ５
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
２０ ０ ７年第 ４期
福
建 电
脑
２ ７
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 ３ ００ ） 福 ５ ０ １
【 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 Ｏ Ａ 分 频 Ｌ Ｐ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 『１ ３：
２０ ０ ７年第 ４期
福
建 电
脑
２ ７
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 ３ ００ ） 福 ５ ０ １
【 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 Ｏ Ａ 分 频 Ｌ Ｐ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 『１ ３：
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
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｔ ｔ ｅ ｍ ｕ ｔ ｒ ｎ ｅ ｈ ｄ Ｂａ ｅ ｎ Ｓ ａ ｅＦｅ ｔ ｒ ｓａ ｃ ｆ Ｄａ ａ Ｓ ｒ ａ Ｃｌ ｓ ｅ ｉ ｇ Ｍ ｔ ｏ ｓ ｄ ｏ ｈ ｐ ａ ｕ ｅ
Ｗ Ｕ ｅ ｙ ｎ ， Ｘｕ － ａ ＨＵＡＮＧ ｏ ｐ ｎ Ｄａ － ｉ ｇ
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 ０ ５ ． ９
的聚类演化精度 。
２ Ｓ ｈ ｏ ｆＭ ａ ａ ｅ ｎ ， ａ ｇ ｕ ｉｅ ｓｔ ｆ ｃ ｎ ｌｇ ， ａ ｇ ｈ ｕ５１ ５ ０ Ｃｈｎａ ．ｃｏｌ ｏ ｎ ｇ ｍｅ ｔＧｕ ｎ ｄｏ ｇＵｎｖ ｒｉｙｏ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙ Ｇｕ ｎ ｚ ｏ ０ ２ ， ｉ ）
［ ｓｒ ｃ］Ｉ ｒｅ ｔ ｎｓａ ｅａｄｔｎ ａｕｅ ｕ ｎ ｅ ｌｓｅｉｇｐｏｅｓ ｔｉｐ ｐｒ ｒｐ ｓｓ ａａｓ ｅｍ ｌｓ ｒ ｇｍｅｈ ｄｂ ｓｄｏ Ａｂｔａｔ ｎｏｄｒｏｒ ａ ｈ ｐ ｄｆ ｔｒｓ ｒ ｇｔ ｕｔｒ ｒｃｓ，ｈｓ ａ ｅ ｏ ｏｅ ｄ ｔ ｔ ａ ｃｕｔｉ ｔｏ ａｅ ｎ ｔ ｅｉ ｎ ｅ ｅ ｄｉ ｈ ｃ ｎ ｐ ａ ｒ ｅｎ
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— ｅｎ ｍ ａｓ
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 （ ａ ｔ ａ ｓ Ｄ ｔ Ｓｒ ｍ ）作为一类 重要 的数据来 源 ， ａ ｅ 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 ｉ ｋ—ｍ ａｓ算法 ， ｉ ｋ— ｅｎ （ｉ ） ｍｄ ｅｉ ａ算法 ；
数 流 据 聚类 算法
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｓ ｍｅ ｐ ｐ ｌｒｃ ｕ ｔ ｒ ｇ ａｇ ｒ ｈ ｒａ ｄ ｔ ｔｅ ｍ ｓｓｕ ｉｄ ａ ｄ ａ ａｙ ｅ ｅ ｅ ｎ ｄ ｔ ｉ ａ ｅ ｓ ｒ ｃ ｏ ｏ ｕ ａ ｌ ｓｅ ｎ ｌｏ ｔ ｍｓ ｏ ａａ ｓｒａ ｉ ｔｄ ｅ ｎ ｎ ｌｚ ｄ ｈ ｒ ，ａ ｈ ｓｐ ｐ ｒ ｉ ｉ ｆ ｅ ｐ ｄ ｄ ｔ ｅ ｇ ｏ ｉ ｅ ｄ ｓ ｏ ｔｇ ． Ｉ ｓｕ ｉ ｄ ｔ ｅ ｃ ｒ ｎ ｉ ａ ｉｎ ｏ ｌ ｓｅ ｎ ｔ ｔｅ ｍ ，ｐ ｉ ｔｏ ｔ ｔ ｅ ｘ ａ ｅ ｈ ｏ ｄ ｓ ｓ ａ ｈ ｒａ ｅ ｔ ｔ ｄ ｅ ｈ ｕ ｒ ｔｓｔ ｔ ｎ ｃ ｕ ｔ ｒ ｇ Ｄａａ Ｓ ｒａ ｎ ｄ ｎ ｅ ｕ ｏ ｉ ｏ ｎ ｕ ｈ ｔｎ ｅ ｃ ｎ ｔ ｅ ｆ ｔ ｒ ． ｅ ｄ ｎ ｙ ｉ ｈ ｕｕ ｅ Ｋｅ ｗｏ ｄ Ｄ ｔ ｔ ａ Ｃ ｕ ｔ ｒ ｇ Ａｌｏ ｔ ｍ ｙ ｒｓ ａａ ｓ ｅ ｒｍ ｌ ｓｅ ｎ ｉ ｇｒ ｈ ｉ
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
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 。 Ｃ ｕｔ ｅ ｍ ｌ Ｓ ｒａ 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：
ｆ ｔ ＝ 。 ＜ ＜１ （） ｃ （ ｃ ） Ｏ
迹， 定义 操作 Ｔａｓｏｍ ＭＮ， 返 回值为 变换 后 轨 迹对 ｒｎｆｒ （，）其
（ ，） Ｍ Ｎ 的真实差 异。
ｗｉｅ数据窗 口新到 Ｂ ｈ ｌ（ 个数据）
｛ Ｕ ｄ ｔ （） ｐａ ｅｓ ；
Ｓ ＝ ｒ ｎ ｆ ｒ （ ， ， ） ’Ｔ ａ ｓｏ ｍ ｓｎ ｄ ；
用 Ｔａ ｓｏｍ ｓ表示对 集合 Ｓ的转换操 作， 回一个 ｒｎｆｒ （ ） 返 ｎ ｎ × 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 Ｓｄｐｏ ｕｉｔ Ｇｈ 等提 出的 ＳＲＡ ｕａ ＴＥＮ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 ｓ ｄｌ２ …，）
ｄ的公共属性维集 ， Ｓ 为定义 ２的单流 。其 中， ＞ｌｄ 。 ｎ ， ＞１ ｎ ｌ ｄ Ｉ一维数据单流模型； ＝，＝： ｎ ｌ ｄ ｌ 多维数据 单流模型； ＝，＞ ：
，
ｗ ｌ ｔ ｅ ｃ ｕｓ ｒｉ ｒ ｅ ｈｉ ｅ ｈ ｌ ｔｅ ｎｇ ｅｓ ａｒｃ ｉｓ ｉ ｉ ｐｏ ａｎ ｃｏ ｅｎ ｈ ｔｓ ｍ ｒｔ ｔ ｎｔ ｔ． Ｔｈｉ ａ ｉｃ ｅ ｄ ｃ ｂ ｔ ｇ ｅｒ ｆ ａｔｕ ｅｓ ｏ ｓ ｒｔ ｌ ｅｓ ｒｉ ｅｓ ｈｅ ｅｎ ａｌ ｅ ｒ ｆ
定义 ４考虑演化数据流， 定义 时间衰减 函数：
ｆ ｔ ＝ 。 ＜ ＜１ （） ｃ （ ｃ ） Ｏ
迹， 定义 操作 Ｔａｓｏｍ ＭＮ， 返 回值为 变换 后 轨 迹对 ｒｎｆｒ （，）其
（ ，） Ｍ Ｎ 的真实差 异。
ｗｉｅ数据窗 口新到 Ｂ ｈ ｌ（ 个数据）
｛ Ｕ ｄ ｔ （） ｐａ ｅｓ ；
Ｓ ＝ ｒ ｎ ｆ ｒ （ ， ， ） ’Ｔ ａ ｓｏ ｍ ｓｎ ｄ ；
用 Ｔａ ｓｏｍ ｓ表示对 集合 Ｓ的转换操 作， 回一个 ｒｎｆｒ （ ） 返 ｎ ｎ × 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 Ｓｄｐｏ ｕｉｔ Ｇｈ 等提 出的 ＳＲＡ ｕａ ＴＥＮ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 ｓ ｄｌ２ …，）
ｄ的公共属性维集 ， Ｓ 为定义 ２的单流 。其 中， ＞ｌｄ 。 ｎ ， ＞１ ｎ ｌ ｄ Ｉ一维数据单流模型； ＝，＝： ｎ ｌ ｄ ｌ 多维数据 单流模型； ＝，＞ ：
，
ｗ ｌ ｔ ｅ ｃ ｕｓ ｒｉ ｒ ｅ ｈｉ ｅ ｈ ｌ ｔｅ ｎｇ ｅｓ ａｒｃ ｉｓ ｉ ｉ ｐｏ ａｎ ｃｏ ｅｎ ｈ ｔｓ ｍ ｒｔ ｔ ｎｔ ｔ． Ｔｈｉ ａ ｉｃ ｅ ｄ ｃ ｂ ｔ ｇ ｅｒ ｆ ａｔｕ ｅｓ ｏ ｓ ｒｔ ｌ ｅｓ ｒｉ ｅｓ ｈｅ ｅｎ ａｌ ｅ ｒ ｆ
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。
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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。