技术特征：
技术总结
本发明公开了一种动态流式数据的聚类方法，该方法包括以下步骤：将结构化数据转化为时间字段流数据，随之时间字段排序后得到时间片求出并集；构建训练模型，对缺失数据构建HMM预测；检查数据有效性，对重复数据点新增时间片；剔除异常数据，根据全部时间片，检查是否存在波动异常的数据；质心数据聚类。本发明针对数据的特性进行了专项优化、针对缺失数据，使用HMM进行预测、针对同时间片中同一标识的重复数据进行处理，使本发明能够更准确的反应数据的时间变化特性、能够甄别异常数据、自动优化聚类类别个数、得到高质量的聚类结果。
技术研发人员：蓝科;王纯斌;王勇;覃进学
受保护的技术使用者：成都四方伟业软件股份有限公司
技术研发日：2017.06.14
技术公布日：2017.10.20