18、R语言中的流式数据聚类分析与网络分析

R语言中的流式数据聚类分析与网络分析

1. 流式数据聚类分析

在实际应用中，我们常常会遇到需要对实时产生的流式数据进行聚类分析的场景。例如，在一个传感器网络中，有四个不同类型的传感器，分别测量辐射、湿度、温度和光照强度。我们的目标是实时分析这些传感器产生的数据，并将其聚类，以便在出现异常聚类模式时及时发出警报。

1.1 数据背景与架构

我们使用的架构是lambda架构，传感器产生的数据会被泵送到消息队列中，然后由速度层和批处理层进行处理。在这个例子中，我们主要关注速度层的实时分析。

传感器数据的范围如下：
| 传感器类型 | 数据范围 |
| — | — |
| 辐射传感器（毫拉德/小时） | 195 - 202 |
| 湿度（%） | 74 - 82 |
| 温度（℃） | 15 - 28 |
| 光照强度（瓦/平方米） | 700 - 800 |

速度层负责对传入数据进行实时分析，我们的R代码将在这里运行。如果使用Apache Storm和Bolt来实现速度层，Bolt将运行我们的聚类创建代码。速度层会将发现的微簇推送到实时仪表板和移动层。

1.2 数据生成与可视化

我们使用 stream 包中的 DSD_Gaussians 类来生成模拟传感器数据。以下是具体的代码：

sensor.stream <- DSD_Gaussians(k = 2, d = 4, mu = rbind(c(200,77