BFR算法

聚类算法的一种。
  寻找初始点方式：
   （1）选择彼此距离尽可能远的点。
   （2）先进行聚类，输出k个簇，再在每个簇中选择一个点。

假设簇满足以质心为期望的正态分布。按上述方式选择初始的k个点。
之后，数据文件中的点按照组块方式读入。
目前内存中有：
    1.组块
    2.废弃集
    3.压缩集
    4.留存集


后三者关系如图：

下面开始数据处理。

  （1）首先，充分接近某个簇质心的点会被加到该簇中。
  （2）对于不充分接近簇质心的点，同留存集中的点一起聚类。
  （3）压缩集迷你簇和新的迷你簇（迷你簇含有互相接近，但是不接近于任何簇的点）之间可以进行合并。
  （4）不在留存集中的点，也就是一个簇或者迷你簇中的点，会和分配结果一起写到二级存储上。


注意一点，上述操作在每个组块输入后都会进行一次。
当组块输入完成后，会对压缩集和留存集进行操作。具体因需要而异，也可能不进行任何操作。

如何将某点p分给某个簇?
计算p和这个簇质心的马氏距离，选择质心具有最短马氏距离的簇，如果距离小于某个阀值，将p加入簇中。