【摘 要】
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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,
【机 构】
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北京科技大学信息工程学院,北方工业大学信息工程学院
【基金项目】
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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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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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