一种改进的BIRCH聚类算法

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。