Som en oövervakad inlärningsteknik kan klusterbildning effektivt fånga upp mönster i en dataström baserad på likheter mellan data. Traditionella dataströmmar som samlar algoritmer är antingen starkt beroende av vissa förkunskaper eller fördefinierade parametrar, medan egenskaperna hos realtidsdata anses vara okända. Dessutom används den användarspecificerade tröskeln för att övervinna effekterna av avvikelser och buller, vilket i hög grad påverkar klusterprestandan. Överlappningen mellan kluster är en annan stor utmaning för de befintliga strömklustringsmetoderna. Dessa begränsningar begränsar starkt deras realtidstillämpningar. I detta dokument föreslås en tvåfas stream kluster algoritm baserad på lämplighet proportionerlig delning. Det hanterar strömmande data när förkunskaper inte finns tillgängliga och kartlägger klusterproblem till ett multimodalt optimeringsproblem. Det introducerar en densitet-baserad objektiv funktion och antar lämplighet proportionerlig delning strategi för att utföra en mer effektiv sökning efter klustercenter. För att fånga de dynamiska egenskaperna hos strömmande data, härleds en rekursiv formel för den nedre gränsen av densitetsfunktionen, och en sammanfattning av historiska data upprättas för den föreslagna algoritmen. Den föreslagna algoritmen tillämpas på olika datamängder, och en omfattande jämförelse mellan den föreslagna algoritmen och fem välkända dataströmmar som samlar algoritmer i litteraturen tillhandahålls. Resultaten visar jämförbar eller bättre prestanda jämfört med fem populära dataström kluster algoritmer. En skalbarhetsanalys av den föreslagna streamingklustermetoden presenteras också i detta dokument.
Yan och al. REF föreslog en ny klusteralgoritm baserad på lämplig proportionerlig delning för att kartlägga problemet till ett multimodalt optimeringsproblem.
A Novel Streaming Data Clustering Algorithm Based on Fitness Proportionate Sharing
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}