基于代表点的高效聚类算法：FCBRP

本文档主要探讨了一种针对内存空间有限条件下的快速聚类算法——"基于代表点的快速聚类算法"（FCBRP，Fast Clustering Based Representative Points）。在当前经典聚类算法面临时间和空间限制的情境下，该算法提出了一种创新策略，旨在提高聚类效率和精度。 算法的核心思想是通过判断数据集中每个节点的属性，如果一个节点的邻域（D临域）内含有至少K个邻居节点，那么这个节点就被定义为"代表点"。代表点与其邻域内的节点之间的平均欧氏距离，即"相关密度"RD，用来衡量其在数据结构中的重要性。所有的代表点构成一个"代表点集合"，这些点负责存储其邻域内的"能被代表"的节点，而那些既非代表点也无法被其他节点代表的节点则标记为"噪音节点"。 接着，算法对代表点集合进行聚类。通过设定一个密度标准α，若两个代表点的RD值乘以α大于或等于它们之间的欧氏距离，这两个代表点就会被归入同一类簇。这样，代表点的聚类过程不仅实现了数据的区域划分，还揭示了数据的基本结构特征。 对于被其他代表点代表的节点，算法通过检测这些代表点所属的类簇来确定它们的归属。对于极少数落在不同类簇的代表点邻域内的节点，它们会被分配到距离较近的类簇中，从而提高了聚类的准确性。 实验结果显示，FCBRP算法具有显著的优点：它对内存空间的需求较小，执行效率高，且分类精度较高，具有良好的鲁棒性，即使在处理大规模数据集时也能保持稳定性能。因此，这种基于代表点的快速聚类算法为解决内存受限条件下的聚类问题提供了一个有效的解决方案。