Ett sätt att skala upp kluster algoritmer är att mosa data genom någon intelligent komprimeringsteknik och kluster endast komprimerade dataposter. Sådana komprimerade dataposter kan t.ex. produceras av BIRCH-algoritmen. Vanligtvis består de av tillräcklig statistik över blanketten (N, X, X 2 ) där N är antalet poäng, X är (vektor-)sum, och X 2 är kvadratsumman av punkterna. De kan användas direkt för att snabba upp k-medel typ av kluster algoritmer, men det är inte uppenbart hur man använder dem i en hierarkisk kluster algoritm. Tillämpa en hierarkisk klusteralgoritm t.ex. till centrum för komprimerade subclusters ger ett mycket svagt resultat. Orsaken är att hierarkiska klusteralgoritmer baseras på avstånden mellan datapunkter och att tolkningen av resultatet är starkt beroende av en korrekt grafisk representation av dessa avstånd. I detta dokument introducerar vi en metod genom vilken tillräcklig statistik (N, X, X 2 ) för subgrupper kan användas i den hierarkiska klustermetoden OPTICS. Vi visar hur man genererar lämplig distansinformation om komprimerade datapunkter, och hur man anpassar den grafiska representationen av klusterresultatet. En prestandautvärdering med hjälp av OPTICS i kombination med BIRCH visar att vår strategi är extremt effektiv (hastighetsfaktorer upp till 1700) och ger resultat av hög kvalitet.
Ref kombinerade komprimering, nämligen BIRCH-algoritmen, med OPTICS-algoritmen för att ge prestandahastighet-upp-faktorer.
Fast Hierarchical Clustering Based on Compressed Data and OPTICS
{'venue': 'PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}