基于时间衰减和密度的数据流聚类方法探索

数据挖掘涉及使用不同技术来提取有用模式。聚类是其中一种技术，通过提取数据中的聚类以发现信息。层次聚类和基于密度的聚类是两种常用方法。层次聚类利用树状图展示聚类结果，而DBSCAN则是一种基于密度的算法，能够发现任意形状的簇。详细探讨了这些算法的高效实现。

网络流数据频繁项集挖掘是进行网络流量分析的基础。STFWFI 算法采用基于字典顺序前缀树 LOP-Tree 的方法进行频繁项集挖掘，并引入了更符合网络流特性的滑动时间衰减窗口模型，从而有效降低了时间和空间复杂度。此外，该算法还提出了一种基于统计分布的节点权值计算方法 SDNW，替代了传统的统计方法，提高了网络流节点估值的精确度。实验结果表明，STFWFI 算法在网络流频繁项集挖掘中表现出良好的性能。

针对当前主流数据库审计系统存在的审计信息冗余、不灵活的审计配置方式以及数据统计分析能力不足等问题，我们提出了一种创新的数据库安全审计系统。该系统可以有效约简审计信息，支持灵活的审计配置，并能够有效检测潜在的数据库攻击，为数据库安全防护提供实用的解决方案。

这个资源库包含了我对《基于自适应密度的无监督高光谱遥感图像聚类》论文的实现，该论文参考自2014年的《Clustering by fast search and find of density peaks》。我在MATLAB中进行了大量修改，以优化参数设置和算法框架。

离线数据流聚类算法在数据挖掘中具有重要意义。该部分采用改进的k-means算法：（1）初始阶段不再随机选择种子，而是选择可能被划分到给定簇的种子，这些种子实际上是对应微簇的中心；（2）划分阶段，一个种子到一个“伪数据点”（即微簇）的距离等于它到“伪数据点”中心的距离；（3）调整阶段，一个给定划分的新种子被定义为那个划分中带权重的微簇中心。

请引用：Emre Güngör，Ahmet Özmen，使用高斯核的基于距离和密度的聚类算法，发表于《Expert Systems with Applications》第69卷，2017年，第10-20页，ISSN 0957-4174。详细信息请参阅原始文章链接：https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.10.022 （http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S095741630553X）。对于聚类数据集和/或形状集，您可以查看：https://cs.joensuu.fi/sipu/datasets/

聚类分析作为数据挖掘的核心技术之一，其基于密度的分支以其识别任意形状聚类的能力备受关注，为理解复杂数据集提供了独特视角。 不同于受限于球状或凸形聚类的传统方法，基于密度的聚类方法能够揭示数据集中隐藏的、形态各异的簇，从而更全面地刻画数据的内在结构。 本研究深入探讨了基于密度聚类的核心概念，包括簇密度、密度度量函数以及基于密度阈值 ζ 的簇定义。在此基础上，我们提出了一种全新的聚类结构获取算法，并对其时间复杂度进行了深入分析。该算法能够高效地识别数据集中基于密度的簇，并为进一步的数据分析和知识发现奠定基础。

推荐算法在数据挖掘中广泛应用，但当前主要针对静态数据，缺乏对动态数据的适应性。提出基于数据流的推荐算法，通过点对点网络替代传统参数服务器，解决了分布式平台中滞后梯度和掉队者问题。算法引入了遗忘策略和异常评分检测，基于Flink框架设计实现，并在MovieLens-1m数据集上验证。实验结果显示，该算法保持推荐准确率的同时，显著降低了通讯开销。

如果您使用我们的代码，请务必引用我们的论文《一种新的基于傅立叶功率谱的DNA序列聚类方法》！论文链接：http://dx.doi.org/10.1016/j.jtbi.2015.026