2.5. Алгоритм BIGFOR.

Иногда встречаются такие большие таблицы данных, которые не умещаются целиком в оперативную память и должны обрабатываться по частям. Для таксономии таких массивов предназначен итеративный алгоритм BIGFOR.

Вначале в оперативную память вводится массив из  объектов (), который с помощью алгоритма FOREL-2 делится на  таксонов. Описание таксона состоит из координат его центра и количества   его внутренних точек («веса» центра). Это краткое описание запоминается в отведенном месте памяти. Затем в память вводится следующая порция данных, с которой проделывается та же процедура. После повторения этих шагов  раз, где , получается массив из  точек, представляющих собой центры таксонов, возникавших на каждом шаге. Группировка этих точек в  таксонов  делается с помощью варианта алгоритма FOREL-2, который при вычислении координат центра тяжести внутренних точек учитывает вес этих точек. После нахождения центров  таксонов весь массив из то точек перераспределяется между ними. При поочередном просмотре каждая точка относится к тому таксону , расстояние до центра которого оказывается минимальным.

Если число исходных объектов то слишком велико, процедура укрупнения таксонов может быть не двух-, а многоступенчатой, скатывание таксонов во все более крупные «шарики» делается несколько раз. Критерий качества таксономии, получаемой алгоритмом BIGFOR, тот же, что и у алгоритма FOREL.