Canopy聚类算法
Canopy聚类算法(经典,看图就明白)
聚类算法。
这个算法获得的并不是最终结果,它是为其他算法服务的,比如k-means算法。它能有效地降低k-means算法中计算点之间距离的复杂度。
图中有一个T1,一个T2,我们称之为距离阀值,显然T1>T2,这两个值有什么用呢?我们先确定了一个中心,然后计算其他点到这个中心间的距离,当距离大于T1时,小于T1大于T2时,小于T2时,对这个点的处理都是不一样的。
算法伪代码:
while D is not empty
select element d from D to initialize canopy c
remove d from D
Loop through remaining elements in D
if distance between d_i and c < T1 : add element to the canopy c
if distance between d_i and c < T2 : remove element from D
end
add canopy c to the list of canopies C
end
D指代一组数据,d_i表示D中的各个数据。
1:给我一组存放在数组里面的数据D
2:给我两个距离阈值T1,T2,且T1>T2
3:随机取D中的一个数据d作为中心,并将d从D中移除
4:计算D中所有点到d的距离distance
5:将所有distance<T1的点都归如到d为中心的canopy1类中(注意哦,小于T2的也是小于T1的,所以也是归入到canopy1中的哦)
6:将所有distance<T2的点,都从D中移除。(这一步很关键的,你回去看上面那个图,就明白了)
7:重复步骤4到6,直到D为空,形成多个canopy类
关键点在于t1,t2:
当与中心的距离大于T1时,这些点就不会被归入到中心所在的这个canopy类中。
然当距离小于T1大于T2时,这些点会被归入到该中心所在的canopy中,但是它们并不会从D中被移除,也就是说,它们将会参与到下一轮的聚类过程中,成为新的canopy类的中心或者成员。亦即,两个Canopy类中有些成员是重叠的。
而当距离小于T2的时候,这些点就会被归入到该中心的canopy类中,而且会从D中被移除,也就是不会参加下一次的聚类过程了。
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