一种基于CF树的k-medoids聚类算法

• 作者: 刘英华 曹丹阳 李广原 杨炳儒
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 聚类 k-中心点 CF树 微簇
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3260-3263
• 分类号: TP311.138|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.09.015

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨炳儒	北京科技大学信息工程学院	319	4361	32.0	49.0
2	刘英华	北京科技大学信息工程学院	8	65	5.0	8.0
3	曹丹阳	北京科技大学信息工程学院	8	70	5.0	8.0
7	李广原	北京科技大学信息工程学院	9	81	6.0	9.0