35、R语言中的数据流挖掘与性能优化

R语言中的数据流挖掘与性能优化

1. 数据流相关包介绍

R语言的 stream 包借助 fpc 、 clue 、 cluster 、 clusterGeneration 、 MASS 和 proxy 等包，提供了数据流挖掘算法。此外， streamMOA 包为基于Java的数据流聚类算法提供了 rJava 接口，这些算法可用于大规模在线分析（MOA）框架中的流分类、回归和聚类任务。若想深入了解R中的数据流，建议查看 stream 的小插图。

2. 合成示例：随机高斯流

2.1 生成数据流

以下代码展示了如何创建和加载一个由5个随机二维高斯分布混合而成的模拟数据流：

# install.packages("stream")
library("stream") 
x_coords <- c(0.2,0.3, 0.5, 0.8, 0.9)
y_coords <- c(0.8,0.3, 0.7, 0.1, 0.5)
p_weight <- c(0.1, 0.9, 0.5, 0.4, 0.3) 
set.seed(12345)
stream_5G <- DSD_Gaussians(k = 5, d = 2, mu=cbind(x_coords, y_coords), 
p=