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上传时间: 2009-04-16
详细说明： B I R C H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 来构建聚类特 征( c F ) 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 及如何在各阶段提升阈值大 小的具体方法。另外 B I R C H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 B I R C H算法做 了以 下改进： 1 ) 改进原B I R C H算法的 C F结构， 使其可以处理混合型属性数据集； 2 ) 启发式为 B I R C H算法选择初始阈值 并给出了第二阶段提升阈值的具体操作方法； 3 ) 对 B I R C H算法参数 和 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口值的取值范围。实验结果表 明， 改进后的 B I R C H算法具有较好的性能。
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