فتاح بیات - گروه ریاضی، واحد ملایر، دانشگاه آزاد اسلامی، ملایر، ایران

کاربردهای زیادی وجود دارند که در آنها خوشه بندی مجموعه الگوهای بزرگ ضروری است. اکثر تقریب ها والگوریتم های تعریف شده توانایی دستکاری این مجموعه داده های بزرگ را ندارند.در این مقاله به بررسی مزایا ومعایب هر یک از الگوریتم های خوشه بندی برای داده های حجیم نظیر BIRCH ، CLARANS ، CURE ،COBWEB پرداخته شده است.سپس یک روش پیشنهادی جدید خوشه بندی برای داده های بسیار بزرگ ارائهشده است و هدف این بوده است که مناسب برای حالت هایی باشد که امکان بارگذاری همزمان همه داده ها درحافظه وجود ندارد و داده ها بصورت بلاک های متوالی بارگذاری می شوند. این الگوریتم از سه فاز اصلی تشکیلشده است، در فاز نخست فضای کل داده ها به ناحیه های یکسان تقسیم بندی می شود، در فاز دوم ناحیه دربرگیرنده هر داده مشخص شده و داده های تعلق یافته به هر ناحیه با کمیت های حداقلی به صورت فشردهذخیره می شوند و هر ناحیه متناظر با یک خوشه اولیه می باشد. همچنین در فاز سوم، بعضی از خوشه های اولیهبصورت سلسله مراتبی با هم ترکیب شده و خوشه های نهایی را تشکیل می دهند. برای ارزیابی کارآیی روشپیشنهادی، مجموعه داده های مصنوعی تولید شده و الگوریتم به این داده ها اعمال شده است و نتیجه خوشه-بندی خوبی حاصل شده است.

داده کاوی، خوشه بندی، مجموعه داده های بزرگ