【摘 要】
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目前经典的聚类算法在内存空间有限的情况下，聚类受到时间、空间等各方面的限制，提出一种基于代表点的快速聚类算法FCBRP（fast clustering based representative points）．首先，判定
【基金项目】
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教育部高等学校博士学科点专项科研基金（20i10095110010）
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目前经典的聚类算法在内存空间有限的情况下，聚类受到时间、空间等各方面的限制，提出一种基于代表点的快速聚类算法FCBRP（fast clustering based representative points）．首先，判定数据集中所有节点的属性，当节点的D临域内存在大于等于K个邻居节点时，将其定义为代表点，代表点D临域内所有邻居节点与该代表点之间的平均欧氏距离即为该代表点的相关密度RD，所有的代表点组成代表点集合；将所有在代表点的D临域内的节点定义为能被代表的节点，并将其进行存储；既不是代表点、又不能被其它
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