基于數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)分析的研究.pdf

1、該文在歸納、總結(jié)了數(shù)據(jù)流研究的現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上提出了一個(gè)在數(shù)據(jù)流上的快速有效的密度估計(jì)算法和一個(gè)在多數(shù)據(jù)流之間發(fā)現(xiàn)聚類(lèi)關(guān)系的層次聚類(lèi)算法.具體地說(shuō),該文的貢獻(xiàn)有以下幾點(diǎn):1.提出了一個(gè)快速有效的數(shù)據(jù)流上的密度估計(jì)算法,該算法以傳統(tǒng)的核密度估計(jì)算法為基礎(chǔ),利用核合并技術(shù),以損失一定精度的代價(jià)大幅度減少算法的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度.并對(duì)兩種核函數(shù)的核合并過(guò)程進(jìn)行了分析,計(jì)算出了核合并的誤差上界.使得算法在能夠有效的處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)流的同時(shí),得到

2、相對(duì)準(zhǔn)確的密度估計(jì)結(jié)果.最后通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的準(zhǔn)確性和有效性.2.對(duì)層次聚類(lèi)算法作了詳細(xì)地分析,在數(shù)據(jù)流研究的環(huán)境中,提出了對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)流進(jìn)行聚類(lèi)分析的問(wèn)題,以此發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)流之間的相關(guān)性.這在證券分析、網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)的環(huán)境中有著一定的實(shí)用意義.3.提出了動(dòng)態(tài)聚類(lèi)樹(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與相應(yīng)的旋轉(zhuǎn)調(diào)整算法,當(dāng)數(shù)據(jù)流發(fā)生變化的時(shí)候不需要重新構(gòu)造聚類(lèi)樹(shù),而只需要對(duì)相關(guān)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行局部的旋轉(zhuǎn)調(diào)整就可以得到更新的聚類(lèi)結(jié)果.并在此基礎(chǔ)上提出了一種解決多數(shù)據(jù)流上聚