BIRCH
BIRCH is a scalable, incremental clustering algorithm introduced by Zhang, Ramakrishnan, and Livny in 1996. It is designed to cluster very large datasets — potentially larger than available memory — in a single pass, by compressing the data into a compact in-memory summary structure called a CF-tree (Clustering Feature tree) before applying any standard clustering procedure.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- Zhang, T., Ramakrishnan, R., & Livny, M. (1996). BIRCH: An efficient data clustering method for very large databases. Proceedings of the 1996 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 25(2), 103–114. · DOI 10.1145/233269.233324
- Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining: Concepts and Techniques (3rd ed., Ch. 10). Morgan Kaufmann. · ISBN 978-0-12-381479-1
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.