【正文】 ，能夠環(huán)視四周；做時，你只能或者最好沿著以腳為起點的射線向前。 :31:0018:31Mar2323Mar23 ? 1世間成事，不求其絕對圓滿，留一份不足，可得無限完美。 。 , March 23, 2023 ? 閱讀一切好書如同和過去最杰出的人談話。勝人者有力，自勝者強。 2023年 3月 23日星期四 6時 31分 0秒 18:31:0023 March 2023 ? 1一個人即使已登上頂峰，也仍要自強不息。 2023年 3月 23日星期四 下午 6時 31分 0秒 18:31: ? 1最具挑戰(zhàn)性的挑戰(zhàn)莫過于提升自我。 :31:0018:31Mar2323Mar23 ? 1越是無能的人，越喜歡挑剔別人的錯兒。 2023年 3月 23日星期四 6時 31分 0秒 18:31:0023 March 2023 ? 1空山新雨后，天氣晚來秋。 :31:0018:31:00March 23, 2023 ? 1意志堅強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果，但是不努力卻什么改變也沒有。 。 :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。 ? 離線部分采用改進的 kmeans算法 （ 1）初始階段 不再隨機地選取種子，而是選擇可能被劃分到給定簇的種子，這些種子其實是對應微簇的中心。這些快照保存在外存上，作為離線算法的輸入，可以用來進行數(shù)據(jù)流演化分析。 ? 為了開辟新的微簇，需要通過刪除現(xiàn)有微簇或合并兩個現(xiàn)有微簇的方式釋放內存空間。每個微簇用五元組(SS， LS， ST， LT， N)來表示，其中 N 為微簇中包含的數(shù)據(jù)點個數(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)點的線性加和， SS 為微簇中數(shù)據(jù)點的平方和， LT 為各個數(shù)據(jù)點時間標簽的線性加和， ST 為各個數(shù)據(jù)點時間標簽的平方和?！? SmallSpace 算法的問題 ? 算法需要累積數(shù)據(jù)點，當數(shù)據(jù)量達到一定限度時進行統(tǒng)一處理，而通常處理算法較為復雜，造成了數(shù)據(jù)流在處理節(jié)點上的延遲。 ? 2) 重復上述步驟，當處理 m2/ O(k)個原始數(shù)據(jù)點時，將得到 m 個 1級中心點。 早期的流數(shù)據(jù)聚類 ? 早期的流數(shù)據(jù)聚類努力將數(shù)據(jù)流的動態(tài)特性轉化為傳統(tǒng)的靜態(tài)模式，從而能夠應用成熟的傳統(tǒng)方法解決問題。算法的目標集合即由落入窗口 W(t, h)的數(shù)據(jù)對象組成。也就是說，流數(shù)據(jù)算法為了避免高昂的系統(tǒng)開銷應該盡可能少地重復訪問數(shù)據(jù)。 流數(shù)據(jù)聚類問題模型 ? 假設流數(shù)據(jù)由一系列按照時間順序連續(xù)到達的數(shù)據(jù)點 X1,...,Xi...構成，其中，每個數(shù)據(jù)點擁有 d 個屬性，用 d 維向量的形式來表示： ? 那么流數(shù)據(jù)聚類問題，就是將數(shù)據(jù)流中的某個特定的子對象集合 {X1,X2,...,XN}劃分成 k 個簇區(qū)間 (每個簇用其均值中心點來表示 ),使目標函數(shù)值 : ? 達到最小。 ? 工業(yè)生產(chǎn)中，一些大型設備的安全檢測儀器每時每刻將設備的各項運轉參數(shù)采集出來，作為數(shù)據(jù)信號進行分析處理。超市的數(shù)據(jù)中心每天收到各個分店大量的交易記錄，包括顧客購買物品，消費金額等屬性，按照時間順序排列。 ? 流數(shù)據(jù)聚類的難點在于：數(shù)據(jù)流隨著時間的推移近似地等效于一個 無限 的數(shù)據(jù)集合，因此對流數(shù)據(jù)的隨機訪問幾乎是不可能實現(xiàn)的，因此流數(shù)據(jù)聚類通常都要求 “ 一次性掃描數(shù)據(jù) ” 。 股票數(shù)據(jù)聚類：聚類結果 ? 運行層次聚類算法時初始設定聚類簇數(shù)為 4個，同時設定時間彎折窗口 w為 3。 股票數(shù)據(jù)聚類：數(shù)據(jù)準備 ? 采用線性化函數(shù)進行填補處理是基于兩點考慮： ? 首先，基于對 LB_Hust 距離計算的過程，對于時間序列曲線，趨勢的變動和時間序列的連續(xù)能夠增強相似性比較效果，所以，對空值數(shù)據(jù)進行線性的平滑處理可以更好地應用 LB_Hust 距離計算方法。二、個別控股公司由于內部整合或者公司內部事件出現(xiàn)停開。在數(shù)據(jù)庫中，存儲股票的名稱采用字母代號表示，將 29 支股票對應到 A~A3 的 29 個字母串。典型的股票行情原始數(shù)據(jù)包括股票的開盤價、最高價、最低價、收盤價、成交量、成交金額等，所有屬性的值對應著一個特定時刻，在固定時間段內形成了典型的時間序列數(shù)據(jù)。 ? 4) 重新計算當前簇中心和其余簇的距離，更新距離矩陣。 ? 分析上述算法，存在的兩個關鍵的函數(shù)是計算兩個序列的 LB_Hust 距離和求取新的簇中心兩個函數(shù)。 基亍 LB_Hust 距離的時間序列聚類 ? 算法流程： ? 1) 初始狀態(tài)下所有有時間序列數(shù)據(jù)自成一簇，每條時間序列數(shù)據(jù)為各自的簇中心，循環(huán) 2）到 4）。 ? 性質 1： LB_Hust 距離是對稱的。 LB_Hust 距離 對 LB_Keogh距離的改進 ? 針對 LB_Keogh距離計算的非對稱性 ? 其中， Lxi和 Uxi分別對應時間序列 X 的第 i 個元素在 2w 時間域內的最小值和最大值。 ? 性質： LB_Keogh 距離不是對稱的。 ? 輸入： 時間序列數(shù)據(jù)庫： TSDB； 允許的彎曲路徑時間窗： w； 最大的簇數(shù)： K； ? 輸出： K 個簇： {C1， C， ? 分裂的方法，也成為自頂向下的方法，初始化將所有的對象置于一個簇中。為了處理大數(shù)據(jù)集，可以使用 CLARA:大型應用聚類，基于抽樣的方法，使用數(shù)據(jù)集的一個隨機樣本，然后使用PAM方法由樣本計算最佳中心點。 ? 基亍原始序列的聚類方法由亍 “ 維災難 ”很難產(chǎn)生較好的聚類效果，而基亍模型參數(shù)的方法由亍需要對數(shù)據(jù)做預先假設也使得應用受到限制，基亍特征值的聚類方法是最有前景的時間序列聚類算法。這里，常用的傳統(tǒng)的聚類算法有如下幾種：劃分聚類、層次聚類和密度聚類等等 (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)的時間序列聚類 ? 直接運行在原始時間序列上的聚類稱為基于原始數(shù)據(jù)的聚類 (Zhang et al., 2023, Rodrigues et al., 2023, Warren Liao, 2023)。在高維空間中聚類數(shù)據(jù)對象是一個挑戰(zhàn)，特別是 在數(shù)據(jù)有可能非常稀疏和偏斜時。要求用戶輸入?yún)?shù)丌僅 會加重用戶的負擔，也使得聚類的質量難以控制?；∵@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。通過大數(shù)據(jù)聚類即時發(fā)現(xiàn)價值，要充分認識大數(shù)據(jù)中的丌確定性和價值的隱蔽性。時間序列挖掘●聚類