17、R语言中的流式数据聚类分析

R语言中的流式数据聚类分析

1. 流式数据概述

在传统的数据处理场景中，从各种来源收集的数据会被集中存储，这种数据被称为静态数据。例如分析过去6个月的库存数据，从数据记录到分析存在较大的时间延迟，目前大多数数据分析都是基于静态数据进行的。

随着物联网项目的增加，对实时数据流（即流式数据）进行分析的需求日益增长。流式数据随着可寻址传感器和设备接入互联网变得无处不在。以计算机网络监控中的入侵检测系统分析为例，需要实时接收网络数据包，快速判断系统是否被入侵并采取相应措施，因此在分析流式数据时，延迟是关键因素。

数据流是多维空间中有序点的连续流入，这些点可以通过时间戳或其他索引进行排序。分析流式数据的主要挑战在于其无界性，在任何时刻我们都无法看到所有数据，这对处理数据的算法提出了诸多限制。算法必须在有限的数据上工作，进行快速的单次决策，同时要具备高吞吐量，并且能够处理数据中的漂移现象，即未来数据流的分布或属性可能与当前数据流完全不同。

2. 流式数据处理挑战

流式数据带来了基础设施和处理两方面的挑战。大型科技公司正在研发新的数据结构和服务器机制来应对流式数据的大容量和高速度，如Kafka、Storm、Bolt等软件基础设施。这里主要关注处理方面的挑战，具体如下：
- 窗口问题 ：需要确定合适的窗口大小来处理传入的数据。通常不是逐个处理记录，而是以窗口为单位处理，即将数据点分组作为一个单元处理，或者动态更新窗口内的数据，丢弃旧记录并添加新记录。
- 漂移问题 ：流式数据具有非平稳性，即其统计属性（如均值、标准差等）会随时间变化，这种现象称为漂移。算法需