Canopy聚类算法(经典，看图就明白)

聚类算法。

这个算法获得的并不是最终结果，它是为其他算法服务的，比如k-means算法。它能有效地降低k-means算法中计算点之间距离的复杂度。

图中有一个T1,一个T2,我们称之为距离阀值，显然T1>T2，这两个值有什么用呢？我们先确定了一个中心，然后计算其他点到这个中心间的距离，当距离大于T1时，小于T1大于T2时，小于T2时，对这个点的处理都是不一样的。

算法伪代码：

while D is not empty

      select element d from D to initialize canopy c

      remove d from D

      Loop through remaining elements in D

           if distance between d_i and c < T1 : add element to the canopy c

           if distance between d_i and c < T2 : remove element from D

      end

      add canopy c to the list of canopies C

end

D指代一组数据，d_i表示D中的各个数据。

1：给我一组存放在数组里面的数据D

2：给我两个距离阈值T1,T2,且T1>T2

3：随机取D中的一个数据d作为中心，并将d从D中移除

4：计算D中所有点到d的距离distance

5：将所有distance<T1的点都归如到d为中心的canopy1类中（注意哦，小于T2的也是小于T1的，所以也是归入到canopy1中的哦）

6：将所有distance<T2的点，都从D中移除。（这一步很关键的，你回去看上面那个图，就明白了）

7：重复步骤4到6，直到D为空，形成多个canopy类

关键点在于t1，t2：

当与中心的距离大于T1时，这些点就不会被归入到中心所在的这个canopy类中。

然当距离小于T1大于T2时，这些点会被归入到该中心所在的canopy中，但是它们并不会从D中被移除，也就是说，它们将会参与到下一轮的聚类过程中，成为新的canopy类的中心或者成员。亦即，两个Canopy类中有些成员是重叠的。

而当距离小于T2的时候，这些点就会被归入到该中心的canopy类中，而且会从D中被移除，也就是不会参加下一次的聚类过程了。

巴特西

Canopy聚类算法

Canopy聚类算法(经典，看图就明白)

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