| 一种基于CF树的k-medoids聚类算法* |
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| 引用本文： | 曹丹阳,杨炳儒,李广原,刘英华.一种基于CF树的k-medoids聚类算法*[J].计算机应用研究,2011,28(9):3260-3263. |
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| 作者姓名： | 曹丹阳 杨炳儒 李广原 刘英华 |
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| 作者单位： | 1. 北京科技大学信息工程学院,北京 100083;北方工业大学信息工程学院,北京 100144
2. 北京科技大学信息工程学院,北京,100083 |
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| 基金项目： | 北京市科技计划专项课题；国家自然科学基金资助项目(60875029，51075423)；北京市属市管高等学校人才强教计划资助项目(PHR20100509) |
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| 摘 要： | 当存在噪声和离群点时，k-medoids算法具有较好的鲁棒性，但是对于大数据集，算法的计算代价比较高。CF树是Birch算法中常用的一种结构，对于大数据集的聚类有较好的可伸缩性，但是对于非球形的数据，聚类结果较差。因此，在两种算法的基础上，提出一种基于CF树的k-medoids算法，先用数据集构建CF树，形成微簇，改进了欧式距离计算式，最后使用k-medoids算法对微簇进行聚类。当数据点较多时，改进算法比k-medoids算法运行速度快了近2倍。实验表明，改进算法具有较高的性能和可伸缩性。
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| 关 键 词： | 聚类 k-中心点 CF树 微簇 |
k-medoids clustering algorithm based on CF tree |
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| CAO Dan-yang,YANG Bing-ru,LI Guang-yuan,LIU Ying-hua.k-medoids clustering algorithm based on CF tree[J].Application Research of Computers,2011,28(9):3260-3263. |
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| Authors: | CAO Dan-yang YANG Bing-ru LI Guang-yuan LIU Ying-hua |
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| Affiliation: | (1. College of Information Engineering, University of Science & Technology Beijing, Beijing 100083, China; 2. College of Information Engineering, North China University of Technology, Beijing 100144, China) |
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| Abstract: | k-medoids algorithm has better robustness when the dataset exist noise and outlier points.However,computational cost of k-medoids algorithm is higher on big datasets.CF tree is a common structure in Birch algorithm,and it has better sca-lability on the clustering of big datasets.But CF tree has poor clustering results on the non-spherical data.Therefore,this paper presented a k-medoids algorithm based on CF tree on the basis of the two algorithms.First,the improved algorithm constructed CF tree by the data ... |
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| Keywords: | clustering k-medoids CF-tree micro-cluster |
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