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在直接k-means算法的基础上提出了一种新的基于k-d树的聚类方法.通过把所有的对象组织在一棵k-d树中,可以高效地发现给定原型的所有最近邻对象.利用的主要思想是:在根结点,所有的聚类中心(或称为候选原型)都是所有对象的最近邻候选集合,对于根结点的子结点,通过简单几何约束来剪枝该候选集,这种方法可以被递归使用.使用基于k-d树的方法可以使直接k-means算法的总体性能提高一到两个数量级.