基于代表点的快速聚类算法

针对传统的层次聚类算法每次迭代只将距离最小的那对类簇合并,容易受离群点影响,偏向于发现凸状或球状簇等缺点,受CURE算法启发,采用簇中固定数量代表点来代表簇对象进行距离的计算,并结合90_10规则,提出了一种改进的层次聚类算法REPBFC(REpresentative Points Based Fast Clustering),实验表明该算法是有效的。