ABSTRACT Förändring i en dataström kan ske på konceptnivå och på funktionsnivå. Förändring på funktionsnivån kan ske om nya, ytterligare funktioner visas i strömmen eller om betydelsen och relevansen av en funktion ändras när strömmen fortskrider. Denna typ av förändring har inte fått lika stor uppmärksamhet som förändring på konceptnivå. Dessutom är många av de metoder som föreslås för klusterströmmar (densitetsbaserade, grafbaserade och rutnätsbaserade) beroende av någon form av avstånd som likhetsmått och detta är problematiskt i högdimensionella data där dimensionalitetens förbannelse gör avståndsmätningar och alla begrepp om "densitet" svåra. För att ta itu med dessa två utmaningar föreslår vi att de kombineras och att problemet beskrivs som ett urvalsproblem, särskilt ett dynamiskt urvalsproblem. Vi föreslår en dynamisk funktionsmask för att samla högdimensionella dataströmmar. Redundant funktioner är maskerade och klusterering utförs längs omaskerade, relevanta funktioner. Om en funktions uppfattade betydelse ändras, uppdateras masken i enlighet med detta; tidigare oviktiga funktioner är omaskerade och funktioner som förlorar relevans blir maskerade. Den föreslagna metoden är algoritmoberoende och kan användas med någon av de befintliga densitetsbaserade klusteralgoritmer som normalt inte har någon mekanism för att hantera funktionsdrift och kämpa med högdimensionella data. Vi utvärderar den föreslagna metoden på fyra densitetsbaserade klusteralgoritmer över fyra högdimensionella strömmar; två textströmmar och två bildströmmar. I varje fall förbättrar den föreslagna dynamiska funktionsmasken klusterprestandan och minskar den processtid som krävs av den underliggande algoritmen. Dessutom kan förändringar på funktionsnivån observeras och spåras. INDEX TERMS Dataströmsklustring, dynamiskt funktionsval, funktionsdrift, funktionsutveckling, oövervakad funktionsval.
I REF studeras också förändringar i dataströmmar på funktionsnivå genom att föreslå en dynamisk funktionsmaskklustermetod.
Dynamic Feature Selection for Clustering High Dimensional Data Streams
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}