基于PDStream的增量聚类算法：原理、优化与应用探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在大数据时代，数据正以前所未有的速度产生和积累。从互联网的海量用户行为数据，到物联网中各类传感器源源不断采集的数据，再到金融交易中瞬间产生的大量记录，数据流已成为数据存在的一种主要形式。这些数据流具有高速、实时、无限增长等特点，对其进行有效的处理和分析，挖掘其中蕴含的有价值信息，成为了学术界和工业界共同关注的焦点问题。

聚类分析作为数据挖掘中的一项重要技术，旨在将数据集中相似的数据对象划分到同一个簇中，使得簇内对象相似度高，而簇间对象相似度低。通过聚类，可以发现数据的内在结构和分布模式，为进一步的数据分