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    一種對(duì)滑動(dòng)窗口數(shù)據(jù)流聚類算法的混合差分研究

    2015-06-11 19:46:33高瑞華申海燕
    今日湖北·下旬刊 2015年12期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)流聚類

    高瑞華 申海燕

    摘 要 傳統(tǒng)的滑動(dòng)窗口數(shù)據(jù)流聚類算法在執(zhí)行中存在聚類質(zhì)量較差、效率較低的缺點(diǎn),而基于混合差分進(jìn)化的算法,將滑動(dòng)窗口數(shù)據(jù)流聚類過程進(jìn)行劃分,一類是在線的時(shí)序窗口數(shù)據(jù)流特征向量生成,另一類是離線的聚類優(yōu)化。對(duì)于在線式滑動(dòng)窗口,其數(shù)據(jù)表現(xiàn)為微簇聚合更新與維護(hù),可以通過粒子群算法,以離線微簇?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行適應(yīng)度計(jì)算,并將種群劃分為優(yōu)勢(shì)子種群和普通子種群,利用個(gè)體適應(yīng)度值和平均適應(yīng)度值來進(jìn)行最優(yōu)選擇,采用迭代法來對(duì)個(gè)體進(jìn)行進(jìn)化,輸出最優(yōu)適應(yīng)度值的聚類集合。

    關(guān)鍵詞 滑動(dòng)窗口 數(shù)據(jù)流 混合差分進(jìn)化 聚類

    數(shù)據(jù)聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中的重要課題,也是通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行層次化模型分析,對(duì)指數(shù)級(jí)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)下的傳統(tǒng)聚類算法的優(yōu)化,以滿足數(shù)據(jù)流處理的實(shí)時(shí)要求。比較經(jīng)典的算法有CluStream,將數(shù)據(jù)流看作時(shí)序讀取過程,在數(shù)據(jù)處理周期內(nèi)完成聚類。數(shù)據(jù)流聚類算法是基于聚類半徑的增長(zhǎng),數(shù)據(jù)聚類精度的提升對(duì)內(nèi)存消耗過大而采用的優(yōu)化算法,其優(yōu)勢(shì)在于構(gòu)建數(shù)據(jù)流聚類在線、離線框架,滿足數(shù)據(jù)入點(diǎn)、流出點(diǎn)之間數(shù)據(jù)流處理需要,但由于數(shù)據(jù)快照窗口的失效數(shù)據(jù)為實(shí)時(shí)更新,導(dǎo)致計(jì)算機(jī)負(fù)載過大?;诨瑒?dòng)窗口的數(shù)據(jù)流聚類算法,能夠在占用窗口大小的次線性內(nèi)存空間中,對(duì)數(shù)據(jù)記錄分部展開進(jìn)行聚類分析.

    一、數(shù)據(jù)流聚類算法基礎(chǔ)概念明確

    對(duì)于混合差分進(jìn)化下的滑動(dòng)窗口數(shù)據(jù)流聚類算法的研究,主要通過在線過程的微簇生成和離線下的混合差分進(jìn)化算法來實(shí)現(xiàn)。需要對(duì)相關(guān)概念進(jìn)行界定。一是窗口快照。以某t時(shí)刻數(shù)據(jù)窗口跨度為P,在[t-p,p]時(shí)刻內(nèi)的數(shù)據(jù)流為DBi為窗口B的一個(gè)快照,記作。對(duì)于時(shí)序滑動(dòng)窗口,以快照窗口的數(shù)據(jù)流為順序構(gòu)成時(shí)序數(shù)據(jù)流,記為SB,則某時(shí)序i的時(shí)序滑塊窗口數(shù)據(jù)為:,如果窗口數(shù)為n,則時(shí)間跨度。對(duì)于時(shí)序衰減權(quán)系數(shù)的設(shè)定,假設(shè)某時(shí)刻t的時(shí)序窗口衰減權(quán)因子為%^,則,時(shí)序衰減權(quán)系數(shù)W(t)記作:;其中,v為數(shù)據(jù)流速,為當(dāng)前滑動(dòng)窗口時(shí)間。對(duì)于數(shù)據(jù)流微簇的設(shè)定,將當(dāng)前時(shí)序滑動(dòng)窗口的微簇計(jì)作CF,則,對(duì)于數(shù)據(jù)集,(F,Q)表示為樣本屬性的一階、二階矩陣,流簇樣本總數(shù)為n,則數(shù)據(jù)流達(dá)到時(shí)間為RT1,失效時(shí)間為RT2,滑動(dòng)窗口大小為RW,則:;對(duì)于樣本聚類權(quán)重系數(shù)的設(shè)定,當(dāng)某時(shí)序數(shù)據(jù)流為SB,則待識(shí)別樣本Y,隸屬于類別的近鄰樣本總數(shù)為k,則當(dāng)前樣本總數(shù)為m,第j個(gè)近鄰樣本進(jìn)行聚類時(shí),樣本聚類權(quán)重系數(shù)記作l(j),則:,其中%Z表示為冪指數(shù)。對(duì)于聚類類別的判定函數(shù),假設(shè)某數(shù)據(jù)集樣本類別為,則待識(shí)別數(shù)據(jù)為Y,數(shù)據(jù)集近鄰中屬于類別的樣本為,近鄰樣本總數(shù)為N,隸屬于 的近鄰樣本數(shù)為,待識(shí)別數(shù)據(jù)Y的第j個(gè)近鄰樣本的類別判別函數(shù)表示為:。

    二、混合差分滑動(dòng)窗口數(shù)據(jù)流聚類算法

    (1)算法思想。

    從時(shí)序滑動(dòng)窗口數(shù)據(jù)集的定義來看,,樣本類別數(shù)為c,類別標(biāo)識(shí)符為,則當(dāng)前數(shù)據(jù)流為DB;假設(shè)時(shí)序窗口快照的數(shù)據(jù)集為,則待識(shí)別樣本為,則滿足兩個(gè)過程:一是窗口快照中的數(shù)據(jù)為,則記作A[i],其中包含(n+1)個(gè)數(shù)據(jù)元組;二是時(shí)序窗口更新所涉及的快照數(shù)據(jù),其存儲(chǔ)和失效數(shù)據(jù)的刪除滿足;當(dāng)快照數(shù)據(jù)流被處理完后將對(duì)A[n+1]元組進(jìn)行刪除,令A(yù)[j]=A[j+1],則快照窗口的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于A[j]??梢姡瑢?duì)于混合差分算法下的滑動(dòng)窗口數(shù)據(jù)流聚集算法的應(yīng)用,主要從在線和離線兩種過程中來完成。在不同數(shù)據(jù)流流速下,在線聚類是結(jié)合時(shí)序滑動(dòng)窗口、快照窗口來對(duì)數(shù)據(jù)流的粒度和流速進(jìn)行微簇特征向量存儲(chǔ),而離線聚類是對(duì)微簇特征向量的數(shù)據(jù)流粒度進(jìn)行優(yōu)化聚類。

    (2)在線聚類算法研究。

    對(duì)于微簇特征向量的生成主要依據(jù)DBSCAN算法來實(shí)現(xiàn)微簇的集合,其方法如下:一是對(duì)微簇變量設(shè)置并初始化num=0;利用DBSCAN算法,假設(shè)對(duì)象p的簇半徑r

    (3)離線下數(shù)據(jù)流聚類優(yōu)化研究。

    離線下的微簇?cái)?shù)據(jù)集聚類優(yōu)化,主要采用混合差分進(jìn)化算法來提升可執(zhí)行性。先以粒子群算法為例,就進(jìn)化算法進(jìn)行改進(jìn)。粒子群算法是粒子在空間維度下以特定速度飛行,其位置是動(dòng)態(tài)調(diào)整的。假設(shè)某粒子群規(guī)模為M,空間維度為D,則第i個(gè)粒子在第d維空間的位置集合表示為:;粒子速度集合為:;個(gè)體位置優(yōu)化集合:;種群全局位置優(yōu)化集合為:;則粒子i在第(t+1)時(shí)刻的速度及位置更新策略為:;對(duì)于表示為粒子的加速系數(shù),對(duì)于表示為[0,1]區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)數(shù)。從粒子群算法中進(jìn)行全局最優(yōu)迭代計(jì)算時(shí),因計(jì)算量較大,粒子變化趨勢(shì)變化趨緩,導(dǎo)致粒子活動(dòng)降低,出現(xiàn)計(jì)算收斂難度;利用慣性系數(shù)來導(dǎo)入粒子群算法,從全局最優(yōu)調(diào)節(jié)中來提升算法效率,其粒子速度更新機(jī)制為;利用最優(yōu)算法,主要是滿足對(duì)粒子速度求解是否最優(yōu)進(jìn)行判定,當(dāng)前適應(yīng)度函數(shù)值與上一時(shí)刻進(jìn)行比較,若趨于更優(yōu)則對(duì)當(dāng)前數(shù)值進(jìn)行更新;利用粒子慣性函數(shù)進(jìn)行賦值,若為線性遞減,則極限點(diǎn)未必是真正的動(dòng)態(tài)極限點(diǎn),從而對(duì)當(dāng)前粒子速度帶來偏離影響,需要從粒子權(quán)值上進(jìn)行改進(jìn)。

    (4)差分進(jìn)化算法研究。

    從粒子群算法來進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類應(yīng)用,僅僅是從權(quán)系數(shù)上來調(diào)整,因本身算法的局限,無法避免適應(yīng)度值的最終趨向一致的結(jié)果。盡管在種群活性上進(jìn)行改進(jìn),但由于更新機(jī)制中受到個(gè)體學(xué)習(xí)認(rèn)知能力制約,仍然存在局部極值點(diǎn)缺陷問題。為此,混合差分進(jìn)化算法,將差分進(jìn)化算法作為基礎(chǔ),并從遺傳算法中借助于單純行算法進(jìn)行差分變異算子,使其獲得更優(yōu)的性能和穩(wěn)定性。在探討混合差分進(jìn)化算法之前,需要對(duì)差分進(jìn)化算子進(jìn)行說明,差分進(jìn)化算子主要有變異、交叉和選擇,用DE/x/y/z來標(biāo)記。對(duì)于式中的x表示為基向量類型;y表示為變異操作差分向量個(gè)數(shù);z表示為交叉操作類型。在本文中對(duì)混合差分進(jìn)化算法的運(yùn)用,首先是利用粒子群算法來進(jìn)行種群分析,依照不同個(gè)體的平均適應(yīng)度值進(jìn)行劃分,對(duì)于適應(yīng)度低的子種群采用粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化;對(duì)于適應(yīng)度值高的個(gè)體采用差分進(jìn)化算法,即:

    (5)混合差分進(jìn)化聚類算法優(yōu)化。

    從離線下聚類算法的優(yōu)化主要采用混合差分進(jìn)化算法,其實(shí)施步驟為:首先讀取內(nèi)存中的微簇?cái)?shù)據(jù);然后對(duì)微簇mc半徑內(nèi)的特征向量進(jìn)行隨機(jī)初始化,并計(jì)算其位置和速度;再次對(duì)待識(shí)別的數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行計(jì)算,包括微簇中粒子對(duì)應(yīng)的聚類中心距離,計(jì)算粒子環(huán)境權(quán)系數(shù),以進(jìn)行粒子速度、粒距分類;然后對(duì)各粒距聚集度權(quán)重進(jìn)行計(jì)算并更新;對(duì)各種群進(jìn)行適應(yīng)度值計(jì)算,依據(jù);對(duì)于表示為第i個(gè)聚類中心,對(duì)于表示為聚類間距的調(diào)整權(quán)重;通過計(jì)算各平均適應(yīng)度值,對(duì)種群進(jìn)行分類,對(duì)于大于平均適應(yīng)度值的個(gè)體采用差分進(jìn)化算法優(yōu)化;對(duì)于小于平均適應(yīng)度值的個(gè)體,采用粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化;最后根據(jù)個(gè)體適應(yīng)度值的比較來進(jìn)行個(gè)體極值、全局極值的更新,保存最新解,依次迭代進(jìn)行聚類優(yōu)化獲得最終聚類集合。

    三、結(jié)語(yǔ)

    通過對(duì)數(shù)據(jù)流聚類算法的研究,對(duì)于滑動(dòng)窗口下數(shù)據(jù)信息進(jìn)行混合差分進(jìn)化算法優(yōu)化,主要集中在離線階段,而對(duì)于在線階段,以數(shù)據(jù)流微簇特征向量和粒度信息微簇生成、更新和存儲(chǔ)即可。通過對(duì)滑動(dòng)窗口模型的分段劃分,避免了數(shù)據(jù)流規(guī)模較大時(shí)帶來的執(zhí)行效率問題;同時(shí),利用混合差分進(jìn)化算法,在一定程度上改進(jìn)了算法能力,也對(duì)聚類算法提升了執(zhí)行效率,減少了對(duì)內(nèi)存的過度依賴,確保每次迭代算法中實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的搜索能力。

    參考文獻(xiàn):

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    (作者單位:河南財(cái)政稅務(wù)高等??茖W(xué)校)

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