ストリームのいろいろな期間のクラスタを調査できるように,pyramidal time frame構造で,いろいろな時期のデータのスナップショットを保持.
スナップショットは,BIRCHやSTREAMと同様に,マイクロクラスタと呼ぶ小さなクラスタの集合で表し,最終クラスタはこれらのマイクロクラスタをまとめたものになる.
マイクロクラスタは,初期的にはk-means法で生成.新たなデータは,既存マイクロクラスタに分類するか,新たなマイクロクラスタを生成して分類する. また,マイクロクラスタは,BIRCHのCF-treeのような要約情報だけを保持することで,記憶容量を節約する. また,この要約情報の加法性から,時刻 \(t\) と \(t-h\) のスナップショットがあれば,その間の期間に入力されたデータの情報が計算できるところがポイント.
-- しましま