خوشه بندی جریان داده: چالش ها و مسائل

داده کاوی جریانی فرآیندی برای استخراج الگوهای ارزشمند در زمان واقعی از جریان داده های پویا است. این فرآیند در یک اسکن یک باره انجام می شود که ثابت می کند واقعا دشوار است. خوشه بندی یکی از مفیدترین تکنیک ها برای تجزیه و تحلیل جریان داده است. در خوشه بندی، داده ها پردازش می شوند و اطلاعات یا اشیاء موجود در داده ها در خوشه ها گروه بندی می شوند. هدف این فرآیند گروه بندی اقلام یکسان در یک زیر مجموعه است در حالی که اقلام در خوشه های مختلف متفاوت هستند. هدف اصلی خوشه‌بندی جریان داده دستیابی به نتایج یکسان است در صورتی که بتوان روش خوشه‌بندی را به کل مجموعه داده‌ها بدون محدودیت زمان و حافظه گسترش داد. تکنیک‌های خوشه‌بندی سنتی به دلیل انبوه و تکامل جریان داده در طول زمان، غیرقابل اجرا هستند. در نتیجه، توسعه تکنیک های خوشه بندی جدید بسیار مهم است. در این مقاله، چالش ها و مسائل کلیدی در خوشه بندی جریان داده توضیح داده شده است.