一种改进的BIRCH聚类算法

• 作者: 李霞 蒋盛益
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: BIRCH算法 聚类 阈值 混合属性数据 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: CCSCW 2008 & IIN 2008会议论文
• 页码范围: 293-296
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.138
• 字数: 4458字
• 语种: 中文

摘要

BIRCH算法是一种适应于大规模数据集的聚类算法,通过对所有叶节点设定统一阈值T来构建聚类特征(CF)树,并在各阶段采取不同的阈值来重建树,但没有给出一个合理设定阈值初值T及如何在各阶段提升阈值大小的具体方法.另外BIRCH算法只能处理数值型数据,这使其应用受到限制.针对以上不足,对BIRCH算法做了以下改进:1)改进原BIRCH算法的CF结构,使其可以处理混合型属性数据集; 2)启发式为BIRCH算法选择初始阈值T并给出了第二阶段提升阈值的具体操作方法; 3)对BIRCH算法的参数B和L做了探讨,指出当参数B=L时算法性能相近,并提出为获得较好聚类效果时B值的取值范围.实验结果表明,改进后的BIRCH算法具有较好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋盛益	广东外语外贸大学信息科学技术学院	92	1053	18.0	28.0
2	李霞	广东外语外贸大学信息科学技术学院	41	308	10.0	15.0