基于多种群协同微粒群优化的流数据聚类算法

摘要

针对流数据的实时、有序和维数高等特点,提出一种基于多种群协同微粒群优化的流数据聚类算法.该算法利用变量分而治之的思想,多个种群协同优化多个类中心,进而求出问题完整的类中心集合.给出一种类中心变化趋势的预估策略,以快速追踪环境变化.为防止多个子微粒群同时优化一个类中心,提出一种相似子微粒群的合并策略.最后将所提出的算法用于多个数据集,实验结果验证了算法的有效性.