一种基于采样的流数据聚类方法

摘要

本发明公开了一种基于采样的流数据聚类方法。本发明首先将流数据收集为等大小的数据存储块，对每个数据块进行不同比重的采样后进行谱聚类，再训练回归模型对其余数据进行标记。主要工作是针对时序问题，在采样的过程中加入了时间权重，使最新数据拥有较大的比例被采样到，并替换数据点聚类问题为“子簇”聚类问题，增强了采集信息的健壮性。实验结果表明，与最近的流数据聚类方法相比，在精度和速度方面，本发明方法优于其他流聚类方法。