BFR-алгоритм (Bradley-Fayyad-Reina) — это алгоритм кластеризации, который используется для обработки больших наборов данных. Он основывается на методе k-средних и предназначен для работы с данными, которые не помещаются в оперативную память. В BFR-алгоритме используются несколько типов наборов точек, чтобы эффективно обрабатывать данные и обновлять кластеры. Рассмотрим основные из них:

1. Discard set (DS):

   Этот набор содержит точки, которые уже были успешно распределены по кластерам. Для каждой точки в этом наборе хранятся статистические данные, такие как количество точек, сумма координат и сумма квадратов координат. Эти данные позволяют обновлять параметры кластеров без необходимости хранить все точки.

2. Compression set (CS):

   Этот набор включает в себя группы точек, которые находятся близко друг к другу, но еще не распределены по основным кластерам. Эти точки могут быть сжаты в компактные группы, и для каждой такой группы также хранятся статистические данные. CS позволяет уменьшить количество точек, которые необходимо обрабатывать на следующих этапах.

3. Retained set (RS):

   Этот набор содержит точки, которые не удалось отнести ни к одному кластеру или группе. Они остаются в памяти до тех пор, пока не появится возможность отнести их к какому-либо кластеру или CS.

Другие термины, такие как "Disrupt set" и "Maintained set", не являются стандартными компонентами BFR-алгоритма. Основное внимание в BFR уделяется трем перечисленным наборам: Discard set, Compression set и Retained set.