[发明专利]一种基于聚类的多维流数据可视分析方法

权利要求书

1.一种基于聚类的多维流数据可视分析方法，其特征在于，该方法包括：

1)接收多维流数据，对多维流数据进行数据聚类，将聚类结果存储至可视化数据库中；

2)通过Web后端访问可视化数据库，得到需要可视化的数据信息，然后使用WebSocket将可视化信息发送至Web前端；

3)在Web前端利用数据聚类的结果进行视觉聚类，使用平行坐标法进行多维流数据的动态加载；

所述步骤3)在Web前端利用数据聚类的结果进行视觉聚类的具体方法如下：

3.1)根据多维流数据聚类的结果，计算每一个类簇的簇心在平行坐标上的映射位置；

3.2)根据公式计算每一个数据对象在(M-1)个数值轴相邻空间中聚合轴上的坐标位置Q′_i；

Q′_i＝(1-β)Q_i+βC_i

其中，Q′_i为聚合轴上的坐标位置，Q_i是原始折线与聚合轴相交的位置，β为曲线的聚合程度，决定Q′_i距离聚类中心的长度；

3.3)根据公式计算每一个相邻空间上的贝塞尔曲线B(t)；

B(t)＝(1-t)³(i,p_i)+3t(1-t)²(i+α,b₁)+3t²(1-t)(i+1/2-α,b₂)+t³(i+1/2,q_i)其中，B(t)相邻空间上的贝塞尔曲线，α为曲线的平滑程度，(i,p_i)为贝塞尔曲线的起始点坐标位置，(i+α,b₁)、(i+1/2-α,b₂)分别为三次贝塞尔曲线控制点的坐标，(i+1/2,q_i)为Q′_i的坐标位置，t从0到1不断增加；

3.4)使用不同的颜色编码来表示不同的类簇信息，同时进行渲染与绘制每个数据项的贝塞尔曲线。

2.根据权利要求1所述的基于聚类的多维流数据可视分析方法，其特征在于，所述步骤1)中利用Spark平台对多维流数据进行数据聚类。