Clustering är en viktig uppgift när det gäller att utvinna dataströmmar som utvecklas. Förutom de begränsade minnes- och enpass-begränsningarna innebär de evolverande dataströmmarnas karaktär följande krav för strömhopning: inget antagande om antalet kluster, upptäckt av kluster med godtycklig form och förmåga att hantera avvikelser. Medan många klusteralgoritmer för dataströmmar har föreslagits, erbjuder de ingen lösning på kombinationen av dessa krav. I detta dokument presenterar vi DenStream, ett nytt tillvägagångssätt för att upptäcka kluster i en framväxande dataström. Mikroklustret "dense" (som kallas kärnmikrokluster) introduceras för att sammanfatta kluster med godtycklig form, medan de potentiella mikrokluster-kluster- och avvikande mikroklusterstrukturer föreslås för att upprätthålla och särskilja de potentiella klustren och utflytarna. En ny beskärningsstrategi är utformad utifrån dessa begrepp, vilket garanterar precisionen hos mikroklustrens vikter med begränsat minne. Vår prestandastudie över ett antal verkliga och syntetiska datauppsättningar visar hur effektiv och effektiv vår metod är.
Cao et al in Ref föreslog ett tillvägagångssätt för att upptäcka kluster av godtycklig form i en föränderlig dataström.
Density-based clustering over an evolving data stream with noise
{'venue': 'In 2006 SIAM Conference on Data Mining', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}