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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Predicted Distribution Density Estimation for Streaming Data

verfasst von : Piotr Kulczycki, Tomasz Rybotycki

Erschienen in: Computational Science – ICCS 2021

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Recent growth in interest concerning streaming data has been forced by the expansion of systems successively providing current measurements and information, which enables their ongoing, consecutive analysis. The subject of this research is the determination of a density function characterizing potentially changeable distribution of streaming data. Stationary and nonstationary conditions, as well as both appearing alternately, are allowed. Within the distribution-free procedure investigated here, when the data stream becomes nonstationary, the procedure begins to be supported by a forecasting apparatus. Atypical elements are also detected, after which the meaning of those connected with new tendencies strengthens, while diminishing elements weaken. The final result is an effective procedure, ready for use without studies and laborious research.

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Literatur
1.
Zurück zum Zitat Abraham, B., Ledolter, J.: Statistical Methods for Forecasting, Wiley (2005) Abraham, B., Ledolter, J.: Statistical Methods for Forecasting, Wiley (2005)
4.
Zurück zum Zitat Agresti, A.: Categorical Data Analysis. Wiley (2002) Agresti, A.: Categorical Data Analysis. Wiley (2002)
5.
Zurück zum Zitat Amiri, A., Dabo-Niang, S.: Density estimation over spatio-temporal data streams. Econometrics Stat. 5, 148–170 (2018)MathSciNetCrossRef Amiri, A., Dabo-Niang, S.: Density estimation over spatio-temporal data streams. Econometrics Stat. 5, 148–170 (2018)MathSciNetCrossRef
6.
Zurück zum Zitat Bequette, B.W.: Process Control: Modeling, Design, and Simulation. Prentice Hall (2010) Bequette, B.W.: Process Control: Modeling, Design, and Simulation. Prentice Hall (2010)
8.
Zurück zum Zitat Cao, Y., He, H., Man, H.: SOMKE: kernel density estimation over data streams by sequences of self-organizing maps. IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst. 23, 1254–1268 (2012)CrossRef Cao, Y., He, H., Man, H.: SOMKE: kernel density estimation over data streams by sequences of self-organizing maps. IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst. 23, 1254–1268 (2012)CrossRef
9.
Zurück zum Zitat Heinz, C., Seeger, B.: Cluster kernels: resource-aware kernel density estimators over streaming data. IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 20, 880–893 (2008)CrossRef Heinz, C., Seeger, B.: Cluster kernels: resource-aware kernel density estimators over streaming data. IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 20, 880–893 (2008)CrossRef
11.
Zurück zum Zitat Kulczycki, P.: Estymatory jadrowe w analizie systemowej. WNT (2005) Kulczycki, P.: Estymatory jadrowe w analizie systemowej. WNT (2005)
12.
Zurück zum Zitat Kulczycki, P.: Methodically unified procedures for outlier detection, clustering and classification. In: Arai, K., Bhatia, R., Kapoor, S. (eds.) Proceedings of the Future Technologies Conference (FTC) 2019, FTC 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing, San Francisco, CA USA, vol 1069, pp. 460–474. Springer, Cham (2020).https://doi.org/10.1007/978-3-030-32520-6_35 Kulczycki, P.: Methodically unified procedures for outlier detection, clustering and classification. In: Arai, K., Bhatia, R., Kapoor, S. (eds.) Proceedings of the Future Technologies Conference (FTC) 2019, FTC 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing, San Francisco, CA USA, vol 1069, pp. 460–474. Springer, Cham (2020).https://​doi.​org/​10.​1007/​978-3-030-32520-6_​35
16.
Zurück zum Zitat Kulczycki, P., Kruszewski, D.: Identification of atypical elements by transforming task to supervised form with fuzzy and intuitionistic fuzzy evaluations. Appl. Soft Comput. 60, 623–633 (2017)CrossRef Kulczycki, P., Kruszewski, D.: Identification of atypical elements by transforming task to supervised form with fuzzy and intuitionistic fuzzy evaluations. Appl. Soft Comput. 60, 623–633 (2017)CrossRef
17.
Zurück zum Zitat Kulczycki, P., Rybotycki, T., Kus, M.: Predicted Kernel Estimator for Streaming Data with Continuous and Categorical Attributes (2021, in press) Kulczycki, P., Rybotycki, T., Kus, M.: Predicted Kernel Estimator for Streaming Data with Continuous and Categorical Attributes (2021, in press)
18.
Zurück zum Zitat Kwiatkowski, D., Phillips, P.C.B., Schmidt, P., Shin, Y.: Testing the null hypothesis of stationarity against the alternative of a unit root. J. Econometrics 54, 159–178 (1992)CrossRef Kwiatkowski, D., Phillips, P.C.B., Schmidt, P., Shin, Y.: Testing the null hypothesis of stationarity against the alternative of a unit root. J. Econometrics 54, 159–178 (1992)CrossRef
20.
Zurück zum Zitat Qahtan, A., Wang, S., Zhang, X.: KDE-track: an efficient dynamic density estimator for data streams. IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 29, 642–655 (2017)CrossRef Qahtan, A., Wang, S., Zhang, X.: KDE-track: an efficient dynamic density estimator for data streams. IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 29, 642–655 (2017)CrossRef
22.
Zurück zum Zitat Trevino, E.S.G., Hameed, M.Z., Barria, J.A.: Data stream evolution diagnosis using recurs. ACM Trans. Knowl. Discov. Data 12(14), 28 (2018) Trevino, E.S.G., Hameed, M.Z., Barria, J.A.: Data stream evolution diagnosis using recurs. ACM Trans. Knowl. Discov. Data 12(14), 28 (2018)
23.
Zurück zum Zitat Wand, M.P., Jones, M.C.: Kernel Smoothing. Chapman and Hall (1995) Wand, M.P., Jones, M.C.: Kernel Smoothing. Chapman and Hall (1995)
Metadaten
Titel
Predicted Distribution Density Estimation for Streaming Data
verfasst von
Piotr Kulczycki
Tomasz Rybotycki
Copyright-Jahr
2021
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-77980-1_43