Nhƣ đã phát biểu trƣớc, ý tƣởng chính sau thuật toán BSAS đó là mỗi Véctơ đầu vào x đƣợc gán vào một cụm đã tạo lập từ trƣớc hoặc một cụm mới đƣợc tạo lập. Tuy nhiên, một quyết định đối với Vectơ x đƣợc với lấy trƣớc khi cụm cuối cùng đƣợc tạo lập, nó đƣợc xác định sau khi tất cả các Vectơ đã đƣợc biểu thị. Quá trình tinh chế của thuật toán BSAS sau đây đƣợc gọi là MBSAS, khắc phục những trở ngại đó. Cái giá để thực hiện thuật toán này đó là mỗi véctơ thuộc X đều đƣợc biểu thị hai lần trong thuật toán. Lƣợc đồ thuật toán bao gồm hai giai đoạn: giai đoạn thứ nhất liên quan đến việc xác định
25 15 5 -5 -5 5 15 25 40 30 20 10 0 0 10 20 30
các cụm thông qua việc gán một số véctơ thuộc X cho các cụm; Trong giai đoạn thứ 2, các véctơ chƣa gán cho các cụm đƣợc biểu thị lần thứ 2 trong thuật toán và gán cho cụm phù hợp. Thuật toán MBSAS đƣợc viết nhƣ sau: Thuật toán BSAS cải tiến:
Xác định các cụm m = 1 Cm = {x1} For i = 2 to N Find Ck: d(xi,Ck) = min1<=j<=md(xi,Cj) If (d(xi,Ck) > ) AND (m<q) Then m = m + 1 Cm = {xi} End {If} End {For} Phân loại For I = 1 to N
If (xi chƣa đƣợc gán cho cụm nào) Then Find Ck: d(xi,Ck) = min1<=j<=md(xi,Cj) Ck = Ck {xi}
** Nếu cần thiết, sẽ cập nhật véctơ đại diện
End {If} End {For}
Số lƣợng các cụm đƣợc xác định qua giai đoạn thứ nhất và nó ổn định, vì vậy quyết định đƣợc thực hiện ở giai đoạn 2 đối với mỗi Véctơ là tính toán với tất cả các cụm.
Khi Véctơ trung bình của cụm đƣợc sử dụng nhƣ đại diện của nó, cụm đại diện thích hợp sẽ đƣợc điều chỉnh bằng cách sử dụng công thức (3.5), sau khi gán mỗi Véctơ vào một cụm.
Cũng nhƣ BSAS, thuật toán MBAS cũng nhạy cảm với vấn đề thứ tự của các véctơ thực hiện.
Cuối cùng, điều đƣợc tuyên bố đó là, sau khi chỉnh sửa lỗi, MSAS có thể đƣợc sử dụng khi một độ đo tƣơng tự đƣợc dùng.