Det finns ett brett utbud av klusteralgoritmer som tillgodoser tillämpningar baserade på vissa särskilda egenskaper hos data. Vårt fokus ligger på metoder som fångar godtyckligt formade kluster i data, de så kallade rumsliga klusteralgoritmer. Med den växande storleken på rumsliga datauppsättningar från olika källor är behovet av skalbara algoritmer av största vikt. Vi föreslår en formbaserad klusteralgoritm, ABACUS, som skalar sig till stora datauppsättningar. ABACUS bygger på idén att identifiera den inneboende strukturen för varje kluster, som vi också kallar ryggraden i detta kluster. Ryggraden består av en mycket mindre uppsättning punkter, vilket ger denna metod den önskade förmågan att skala till större datauppsättningar. ABACUS är verksamt i två steg. I det första steget identifierar vi ryggraden i varje kluster genom en iterativ process som består av glimning (eller punktsammanslagning) och punktrörelser. Ryggraden gör det enkelt att identifiera de verkliga klungorna i ett senare skede. Experiment på en rad verkliga (bilder från geospatiala satelliter, etc.) och syntetiska dataset visar effektiviteten och effektiviteten i vår strategi. I synnerhet ABACUS är över en storleksordning snabbare än befintliga formbaserade klustermetoder, men det ger en jämförbar eller bättre klusterkvalitet.
Chaoji m.fl. representera en densitet-baserad kluster algoritm som heter ABACUS för att skapa godtycklig form kluster REF.
ABACUS: Mining Arbitrary Shaped Clusters from Large Datasets based on Backbone Identification
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}