Clustering topologique pour le flux de données

Résumé. Actuellement, le clustering de flux de données devient le moyen le plus efficace pour partitionner un très grand ensemble de données. Dans cet article, nous présentons une nouvelle approche topologique, appelée G-Stream, pour le clustering de flux de données évolutives. La méthode proposée est une extension de l’algorithme GNG (Growing Neural Gas) pour gérer le flux de données. G-Stream permet de découvrir de manière incrémentale des clusters de formes arbitraires en ne faisant qu’une seule passe sur les données. Les performances de l’algorithme proposé sont évaluées à la fois sur des données synthétiques et réelles.