[发明专利]一种基于密度峰值的数据流聚类方法及装置

摘要

本公开公开了一种基于密度峰值的数据流聚类方法及装置，以密度峰值和模糊聚类方法为基础，首次提出的疑似离群点的概念，以宽度自适应采样窗口模型以及空间‑时间衰减机制为主要创新点，以提高算法对数据流聚类的效率为主要目标和出发点，创新性地提出了一种新的数据流聚类方法及装置，即一种基于密度峰值的数据流聚类方法及装置，在保障可观的聚类精度前提下，获得更高效的数据流聚类效果。

主权项

1.一种基于密度峰值的数据流聚类方法，其特征在于，该方法包括：接收首批待聚类的数据流数据，初始化参数和数据结构；接收新一批待聚类的数据流数据作为新数据，进行新数据的预聚类，同时将旧有数据流数据进行衰减；将新一批待聚类的数据流数据和旧有数据流数据及其数据结构进行合并，并聚类合并后的数据，所述合并后的数据成为旧有数据；对旧有数据进行疑似离群点的筛选更新；所述疑似离群点为根据旧有数据计算的权值大于阈值的对象点；根据旧有数据的衰减情况确定下一迭代中数据采样窗口的宽度；根据采用密度峰值算法得到的疑似离群点的最大密度中心情况进行增簇，或根据现有簇心间的空间位置进行簇的合并；返回接收新一批待聚类的数据流数据的步骤继续数据流聚类迭代，当采样窗口到达待聚类的数据流尾部时，结束数据流聚类。