基于代表点的聚类算法

摘要

本文针对传统聚类算法只用一个中心点表示类的缺点，提出一种新的基于代表点的聚类算法。该算法借鉴CURE算法中多个代表点表示一个类的思想，首先采用划分方法将数据生成原子簇，然后以这些原子簇为基础，进行聚类。该方法能够识别任意形状及大小的类，去除噪声点，并且具有近似线性运行时间等优点。文中分析了该算法的计算复杂度并通过实例验证了该方法的有效性。