基于PSO的混合狮子和指数式元启发式集群方法,用于高效的动态数据流管理
M Ananthi1, K Valarmathi2, A Ramathilagam3
1Department of Computer Science and Business Systems, Sri Sairam Engineering College, Chennai, Tamilnadu, 600064, India.
一种新的基于PSO的混合狮子和指数式PSO的Metaheuristic集群方法 (HLEPSOMCA) 有效地管理动态数据流. 这种方法通过提高纯度来解决概念漂移和演变,从而增强实时的大数据探索.
科学领域:
- 数据科学数据科学数据科学
- 人工智能的人工智能
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 动态数据流对大数据探索提出了挑战,原因是跟踪个人历史数据的内存限制.
- 实时分析需要有效的方法来探索和存储从历史数据中的信息,在一次通过.
- 现有的动态集群算法必须解决概念漂移和概念演变,包括集群内属性关联的变化.
研究的目的:
- 为高效的动态数据流管理提出一种基于混合狮子和指数式PSO的新的Metaheuristic集群方法 (HLEPSOMCA).
- 确保拟议的方法满足概念漂移和概念演变的要求.
- 为高维数据开发一种可扩展的集群方法,最小化参数.
主要方法:
- HLEPSOMCA方法集成了随机优化和确定性集群技术,以实现最佳的集群集中.
- 密度聚类策略用于确定微集群.
- 在初始化阶段使用狮子和指数粒子群集优化 (PSO) 来最大限度地提高性能.
主要成果:
- 该HLEPSOMCA方法显示出良好的可扩展性,并要求高维数据集的最小参数.
- 在KDD-99数据集上的实验结果显示,聚类纯度有显著的改善.
- 与基线方法相比,拟议的HLEPSOMCA方案实现了13.24%的平均纯度改善.
结论:
- HLEPSOMCA方法为动态数据流集群提供了有效的解决方案,解决了概念漂移和演变等关键挑战.
- 该方法在实时场景中提供了增强的大数据探索能力.
- 改进的纯度验证了混合元启发式方法在数据流挖掘中的有效性.
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