【摘 要】
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高维流数据聚类的目标是连续地对数据流内的对象进行聚类,以便用户实时地分析聚类结果。目前对于高维流环境下的聚类问题研究较少。相比之下,基于批处理模型的高维聚类算法分析则比较完善。很多非高维流聚类算法必须使用大量的参数、效率低下等问题。为了解决上述问题,本文提出了一种基于反馈控制的可并行自适应数据流聚类算法,称为FBStream。该方法能够有效避免先验知识匮乏导致的结果失真,并提高聚类效果和聚类速度。
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高维流数据聚类的目标是连续地对数据流内的对象进行聚类,以便用户实时地分析聚类结果。目前对于高维流环境下的聚类问题研究较少。相比之下,基于批处理模型的高维聚类算法分析则比较完善。很多非高维流聚类算法必须使用大量的参数、效率低下等问题。为了解决上述问题,本文提出了一种基于反馈控制的可并行自适应数据流聚类算法,称为FBStream。该方法能够有效避免先验知识匮乏导致的结果失真,并提高聚类效果和聚类速度。FB Stream针对性地提出了降维算法、流聚类算法、反馈策略。这些方法保证了高维数据的稳定流式降维,在分布式流处理架构上对比现有方法可以达到优秀的性能表现。FBStream首先使用WPCA进行特征提取。然后通过FBSCluster算法得到聚类分析结果,同时保存数据摘要。最后利用FBC算法,迭代地将聚类分析结果反馈给聚类过程,以便系统实时的调整流水线中的内部参数。本文的主要工作内容包括:（1）提出了 WPCA算法,该方法的内核在于分析了角相似度并且动态地调整数据流,进而改进了简单使用PCA方法或者SVD分解导致的投影轴偏移问题。对比批处理模式的特征提取方法,WPCA窗内主成分分析法提高了窗口中的数据迭代效率。（2）提出了 FBSCluster算法,该方法针对流处理系统的数据存储特点,将数据流聚类过程分离为两个不同的阶段。该方法使用窗口内聚类和簇聚合两个聚类算法相互迭代加强聚类效果,这将减少由于“维度诅咒”以及小样本偏差所带来的影响。（3）提出了 FBC反馈控制算法,该方法令FBStream构成闭环。这一阶段算法将实时对聚类指标进行解析并将解析结果通过反馈信号发送给上游。最后本文对FBStream算法提供了实验分析。
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