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其中,〖count〗(i,j)代表属性A中〖value〗i在〖class〗j中出现的次数。使用这个表,我们可以计算任意P (〖class〗i,〖tuple〗j) 值的次数。设C代表D中所有交易的金额;令A 表示D 中包含频繁模式F 的交易数量,令min_sup 表示最小支持度阈值,令d1, d2,dn 表示D 的n 个非重叠分区,ci 表示D 中的交易总数分区di,ai表示分区di中包含F的交易数量。

例如,在FP-growth算法中,(I,count)项可以由节点表示。然而,如果需要更高的效率,这样的节点可以与计数器结合以存储更多信息。递归除法步骤的终止条件为: (1)该节点的所有元组属于同一类; (2) 没有剩余的属性可以用来进一步划分元组。此时,采用多数投票的方式将节点N转为叶子节点,并用多数元组对其进行Mark; (3) 给定分支没有元组,在这种情况下,将使用元组中的大多数类创建叶节点。

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BIRCH 由两个阶段组成。第一阶段(微集群)扫描数据库并在内存中构建CF树。可以看作是对数据的多层压缩,视图保留了数据的内在结构;第二阶段(宏聚类类)使用其他聚类算法(例如迭代重定位)对CF树的叶节点进行聚类,去除作为异常值的稀疏点并将密集簇合并为更大的簇。

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