一种改进的BIRCH聚类分析算法及其应用研究  

An improved BIRCH Clustering Algorithm and its applications

作　　者：周迎春[1] 骆嘉伟[2] 

机构地区：[1]湛江师范学院信息科学与技术学院,广东湛江524048 [2]湖南大学计算机与通信学院,湖南长沙410082

出　　处：《湛江师范学院学报》2009年第3期83-87,共5页Journal of Zhanjiang Normal College

基　　金：湖南省自然科学重点基金资助项目(06JJ4076)

摘　　要：文中详细分析讨论了BIRCH算法中存在的不足,并针对其不足进行一定的改进,提出了一种基于离差平方和的改进多阈值BIRCH算法,充分利用离差平方和来建立簇与簇的相关性,相对于单纯以簇之间的中心距离来建立相关性有一定的改进,同时在分裂因子的确定上采用了簇中直径的最大值,克服因采用经验值确定分裂因子的缺陷.最后,引入到基因序列图形表达数据聚类分析应用中.BIRCH （Balanced Iterative R is a new algorithm for large datasets, but educing and Clustering Using Hierarchies） clustering algorithm this algorithm has some shortcomings. Considering these short- comings, an improved algorithm based on the sum of deviation square is proposed to fully utilize the pertinence between the clusters. The split factor is defined by the maximum diameter to overcome shortcoming of the factor from the experience. At last, the improved BIRCH clustering algorithm is tested to analyze the gene graphical representation data.

关 键 词：BIRCH算法 聚类特征 基因图形表达数据 

分 类 号：TP391.77[自动化与计算机技术—计算机应用技术]