【正文】 ，能夠環(huán)視四周；做時(shí)，你只能或者最好沿著以腳為起點(diǎn)的射線(xiàn)向前。 :31:0018:31Mar2323Mar23 ? 1世間成事，不求其絕對(duì)圓滿(mǎn)，留一份不足，可得無(wú)限完美。 。 , March 23, 2023 ? 閱讀一切好書(shū)如同和過(guò)去最杰出的人談話(huà)。勝人者有力，自勝者強(qiáng)。 2023年 3月 23日星期四 6時(shí) 31分 0秒 18:31:0023 March 2023 ? 1一個(gè)人即使已登上頂峰，也仍要自強(qiáng)不息。 2023年 3月 23日星期四 下午 6時(shí) 31分 0秒 18:31: ? 1最具挑戰(zhàn)性的挑戰(zhàn)莫過(guò)于提升自我。 :31:0018:31Mar2323Mar23 ? 1越是無(wú)能的人，越喜歡挑剔別人的錯(cuò)兒。 2023年 3月 23日星期四 6時(shí) 31分 0秒 18:31:0023 March 2023 ? 1空山新雨后，天氣晚來(lái)秋。 :31:0018:31:00March 23, 2023 ? 1意志堅(jiān)強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 , March 23, 2023 ? 很多事情努力了未必有結(jié)果，但是不努力卻什么改變也沒(méi)有。 。 :31:0018:31Mar2323Mar23 ? 1故人江海別，幾度隔山川。能夠發(fā)掘數(shù)據(jù)流潛在的演化特性。 ? 離線(xiàn)部分采用改進(jìn)的 kmeans算法 （ 1）初始階段 不再隨機(jī)地選取種子，而是選擇可能被劃分到給定簇的種子，這些種子其實(shí)是對(duì)應(yīng)微簇的中心。這些快照保存在外存上，作為離線(xiàn)算法的輸入，可以用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)流演化分析。 ? 為了開(kāi)辟新的微簇，需要通過(guò)刪除現(xiàn)有微簇或合并兩個(gè)現(xiàn)有微簇的方式釋放內(nèi)存空間。每個(gè)微簇用五元組(SS， LS， ST， LT， N)來(lái)表示，其中 N 為微簇中包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)，若數(shù)據(jù)維度為 d，則 LS，與 SS 均為 d 維向量， LS 為微簇中數(shù)據(jù)點(diǎn)的線(xiàn)性加和， SS 為微簇中數(shù)據(jù)點(diǎn)的平方和， LT 為各個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)間標(biāo)簽的線(xiàn)性加和， ST 為各個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)間標(biāo)簽的平方和。■ SmallSpace 算法的問(wèn)題 ? 算法需要累積數(shù)據(jù)點(diǎn)，當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定限度時(shí)進(jìn)行統(tǒng)一處理，而通常處理算法較為復(fù)雜，造成了數(shù)據(jù)流在處理節(jié)點(diǎn)上的延遲。 ? 2) 重復(fù)上述步驟，當(dāng)處理 m2/ O(k)個(gè)原始數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)，將得到 m 個(gè) 1級(jí)中心點(diǎn)。 早期的流數(shù)據(jù)聚類(lèi) ? 早期的流數(shù)據(jù)聚類(lèi)努力將數(shù)據(jù)流的動(dòng)態(tài)特性轉(zhuǎn)化為傳統(tǒng)的靜態(tài)模式，從而能夠應(yīng)用成熟的傳統(tǒng)方法解決問(wèn)題。算法的目標(biāo)集合即由落入窗口 W(t, h)的數(shù)據(jù)對(duì)象組成。也就是說(shuō)，流數(shù)據(jù)算法為了避免高昂的系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)應(yīng)該盡可能少地重復(fù)訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)。 流數(shù)據(jù)聚類(lèi)問(wèn)題模型 ? 假設(shè)流數(shù)據(jù)由一系列按照時(shí)間順序連續(xù)到達(dá)的數(shù)據(jù)點(diǎn) X1,...,Xi...構(gòu)成，其中，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)擁有 d 個(gè)屬性，用 d 維向量的形式來(lái)表示： ? 那么流數(shù)據(jù)聚類(lèi)問(wèn)題，就是將數(shù)據(jù)流中的某個(gè)特定的子對(duì)象集合 {X1,X2,...,XN}劃分成 k 個(gè)簇區(qū)間 (每個(gè)簇用其均值中心點(diǎn)來(lái)表示 ),使目標(biāo)函數(shù)值 : ? 達(dá)到最小。 ? 工業(yè)生產(chǎn)中，一些大型設(shè)備的安全檢測(cè)儀器每時(shí)每刻將設(shè)備的各項(xiàng)運(yùn)轉(zhuǎn)參數(shù)采集出來(lái)，作為數(shù)據(jù)信號(hào)進(jìn)行分析處理。超市的數(shù)據(jù)中心每天收到各個(gè)分店大量的交易記錄，包括顧客購(gòu)買(mǎi)物品，消費(fèi)金額等屬性，按照時(shí)間順序排列。 ? 流數(shù)據(jù)聚類(lèi)的難點(diǎn)在于：數(shù)據(jù)流隨著時(shí)間的推移近似地等效于一個(gè) 無(wú)限 的數(shù)據(jù)集合，因此對(duì)流數(shù)據(jù)的隨機(jī)訪(fǎng)問(wèn)幾乎是不可能實(shí)現(xiàn)的，因此流數(shù)據(jù)聚類(lèi)通常都要求 “ 一次性?huà)呙钄?shù)據(jù) ” 。 股票數(shù)據(jù)聚類(lèi)：聚類(lèi)結(jié)果 ? 運(yùn)行層次聚類(lèi)算法時(shí)初始設(shè)定聚類(lèi)簇?cái)?shù)為 4個(gè)，同時(shí)設(shè)定時(shí)間彎折窗口 w為 3。 股票數(shù)據(jù)聚類(lèi)：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 ? 采用線(xiàn)性化函數(shù)進(jìn)行填補(bǔ)處理是基于兩點(diǎn)考慮： ? 首先，基于對(duì) LB_Hust 距離計(jì)算的過(guò)程，對(duì)于時(shí)間序列曲線(xiàn)，趨勢(shì)的變動(dòng)和時(shí)間序列的連續(xù)能夠增強(qiáng)相似性比較效果，所以，對(duì)空值數(shù)據(jù)進(jìn)行線(xiàn)性的平滑處理可以更好地應(yīng)用 LB_Hust 距離計(jì)算方法。二、個(gè)別控股公司由于內(nèi)部整合或者公司內(nèi)部事件出現(xiàn)停開(kāi)。在數(shù)據(jù)庫(kù)中，存儲(chǔ)股票的名稱(chēng)采用字母代號(hào)表示，將 29 支股票對(duì)應(yīng)到 A~A3 的 29 個(gè)字母串。典型的股票行情原始數(shù)據(jù)包括股票的開(kāi)盤(pán)價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)、收盤(pán)價(jià)、成交量、成交金額等，所有屬性的值對(duì)應(yīng)著一個(gè)特定時(shí)刻，在固定時(shí)間段內(nèi)形成了典型的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。 ? 4) 重新計(jì)算當(dāng)前簇中心和其余簇的距離，更新距離矩陣。 ? 分析上述算法，存在的兩個(gè)關(guān)鍵的函數(shù)是計(jì)算兩個(gè)序列的 LB_Hust 距離和求取新的簇中心兩個(gè)函數(shù)。 基亍 LB_Hust 距離的時(shí)間序列聚類(lèi) ? 算法流程： ? 1) 初始狀態(tài)下所有有時(shí)間序列數(shù)據(jù)自成一簇，每條時(shí)間序列數(shù)據(jù)為各自的簇中心，循環(huán) 2）到 4）。 ? 性質(zhì) 1： LB_Hust 距離是對(duì)稱(chēng)的。 LB_Hust 距離 對(duì) LB_Keogh距離的改進(jìn) ? 針對(duì) LB_Keogh距離計(jì)算的非對(duì)稱(chēng)性 ? 其中， Lxi和 Uxi分別對(duì)應(yīng)時(shí)間序列 X 的第 i 個(gè)元素在 2w 時(shí)間域內(nèi)的最小值和最大值。 ? 性質(zhì)： LB_Keogh 距離不是對(duì)稱(chēng)的。 ? 輸入： 時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)： TSDB； 允許的彎曲路徑時(shí)間窗： w； 最大的簇?cái)?shù)： K； ? 輸出： K 個(gè)簇： {C1， C， ? 分裂的方法，也成為自頂向下的方法，初始化將所有的對(duì)象置于一個(gè)簇中。為了處理大數(shù)據(jù)集，可以使用 CLARA:大型應(yīng)用聚類(lèi)，基于抽樣的方法，使用數(shù)據(jù)集的一個(gè)隨機(jī)樣本，然后使用PAM方法由樣本計(jì)算最佳中心點(diǎn)。 ? 基亍原始序列的聚類(lèi)方法由亍 “ 維災(zāi)難 ”很難產(chǎn)生較好的聚類(lèi)效果，而基亍模型參數(shù)的方法由亍需要對(duì)數(shù)據(jù)做預(yù)先假設(shè)也使得應(yīng)用受到限制，基亍特征值的聚類(lèi)方法是最有前景的時(shí)間序列聚類(lèi)算法。這里，常用的傳統(tǒng)的聚類(lèi)算法有如下幾種：劃分聚類(lèi)、層次聚類(lèi)和密度聚類(lèi)等等 (Jain, 2023， Chawla and Gionis, 2023, Rodrigues et al., 2023， Labini, 2023, Schikuta, 1996, Kriegel et al., 2023)。 基亍原始序列數(shù)據(jù)的時(shí)間序列聚類(lèi) ? 直接運(yùn)行在原始時(shí)間序列上的聚類(lèi)稱(chēng)為基于原始數(shù)據(jù)的聚類(lèi) (Zhang et al., 2023, Rodrigues et al., 2023, Warren Liao, 2023)。在高維空間中聚類(lèi)數(shù)據(jù)對(duì)象是一個(gè)挑戰(zhàn)，特別是 在數(shù)據(jù)有可能非常稀疏和偏斜時(shí)。要求用戶(hù)輸入?yún)?shù)丌僅 會(huì)加重用戶(hù)的負(fù)擔(dān)，也使得聚類(lèi)的質(zhì)量難以控制?；∵@種距離度量的算法趨向亍發(fā)現(xiàn)具有相近尺度和密度的球狀簇。通過(guò)大數(shù)據(jù)聚類(lèi)即時(shí)發(fā)現(xiàn)價(jià)值，要充分認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)中的丌確定性和價(jià)值的隱蔽性。時(shí)間序列挖掘●聚類(lèi)