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文档摘要

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高维数据流中的聚类与离群点检测：算法、挑战与创新

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今数字化时代，数据正以前所未有的速度和规模产生与积累，高维数据流成为了众多领域中数据的常见形式。高维数据流，即具有大量属性且随时间不断动态变化的数据序列，广泛存在于金融交易、网络监控、生物信息学、传感器网络等诸多关键领域。在金融领域，股票交易数据每秒都会产生海量的高维信息，包括股票价格、成交量、交易时间、买卖双方信息等多个维度，这些数据的动态变化反映了金融市场的实时波动。在网络监控中，网络流量数据同样呈现出高维特性，涵盖了源IP地址、目的IP地址、端口号、传输协议、数据包大小和时间戳等丰富属性，且