基于阈值的BIRCH算法改进与分析

• 作者: 安葳鹏 尚家泽 郭耀丹
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 平衡迭代规约层次聚类(BIRCH)算法 自适应 阈值 贝叶斯算法
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 487-494
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5503字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2020.03.019

摘要

平衡迭代规约层次聚类(balanced iterative reducing and clustering using hierarchies,BIRCH)算法是一个综合的层次聚类算法.但BIRCH算法为叶子节点中的簇设置统一的空间阈值,根据数据对象与簇之间的距离来决定数据对象的插入位置,从而忽略了簇与簇之间的关系;此外,算法在分裂节点时,选取距离最远的2个聚类特征作为子簇,其他聚类特征会根据与这2个聚类特征之间的距离关系分裂为另外的子簇,造成处于簇与簇之间的样本数据错误分类,这样会忽略聚类特征之间的关系.针对BIRCH算法的这2个问题,提出了基于阈值的自适应算法,用于解决原算法统一空间阈值的问题;并在针对聚类特征关系的问题上,结合朴素贝叶斯算法对原算法进行改进.对改进后BIRCH算法与传统的算法进行仿真实验.结果表明,改进算法在损失效率的情况下,聚类效果得到了明显的改善,并且与其他算法相比,所提算法具有不错的表现性,而且具有跨数据集的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	安葳鹏		42	178	8.0	11.0
2	尚家泽		4	8	1.0	2.0
3	郭耀丹		1	0	0.0	0.0