Abstract-A data stream är en ständigt anländande sekvens av data och kluster data strömmar kräver ytterligare överväganden till traditionella kluster. En ström är potentiellt obunden, datapunkter anländer online och varje datapunkt kan undersökas endast en gång. Detta innebär begränsningar av tillgängligt minne och bearbetningstid. Dessutom kan strömmar vara bullriga och antalet kluster i data och deras statistiska egenskaper kan förändras med tiden. I detta dokument presenteras en online, bioinspirerad strategi för att samla dynamiska dataströmmar. Den föreslagna klusteralgoritm för myrkoloniströmmar (ACSC) är en densitetsbaserad klusteralgoritm, där kluster identifieras som områden med hög densitet i funktionsutrymmet åtskilda av områden med låg densitet. ACSC identifierar kluster som grupper av mikrokluster. Den tumlande fönstermodellen används för att läsa en ström och grova kluster bildas gradvis under en enda passage av ett fönster. En stokastisk metod används för att hitta dessa grova kluster, Detta visas för att avsevärt påskynda algoritmen med endast en mindre kostnad för prestanda, jämfört med en deterministisk strategi. De grova klungorna förfinas sedan med hjälp av en metod inspirerad av myrornas observerade sorteringsbeteende. Myror plocka upp och släppa objekt baserat på likheten med omgivande objekt. Konstgjorda myror sorterar kluster genom att probabilistiskt plocka och släppa mikrokluster baserat på lokal densitet och lokal likhet. Kluster summeras med hjälp av sina ingående mikro-kluster och denna sammanfattande statistik lagras offline. Experimentella resultat visar att ACSC:s klusterkvalitet är skalbar, robust mot buller och gynnsam för ledande kluster- och stream-cluster-algoritmer. Det kräver också färre parametrar och mindre beräkningstid.
Vi har tidigare föreslagit Ant Colony Stream Clustering (ACSC) REF, en svärm inspirerad klustering metod.
Ant Colony Stream Clustering: A Fast Density Clustering Algorithm for Dynamic Data Streams
{'venue': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'journal': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}