Оглавление
береза
-
Обзор BIRCH
- BIRCH – это алгоритм кластеризации, разработанный для работы с большими наборами данных.
- Он использует иерархическую кластеризацию и основан на расстояниях от DO до D4.
- BIRCH использует квадратичные расстояния для кластеризации, но может столкнуться с численными проблемами.
-
Структура и работа BIRCH
- BIRCH представляет данные в виде дерева кластеров, где каждый лист содержит кластер.
- Он использует расстояние от DO до D3 для определения ближайшего листа и радиуса или диаметра для решения о переносе данных или добавлении нового листа.
-
Проблемы и решения
- Существуют проблемы с численной стабильностью при использовании квадратичных расстояний.
- Эти проблемы решаются с помощью функций кластера BETULA, которые используют более надежные онлайн-алгоритмы для расчета дисперсии.
-
Улучшения и модификации
- Можно хранить среднее значение и квадрат отклонения от среднего значения вместо суммы квадратов отклонений.
- Обновления среднего значения и суммы квадратов отклонений могут быть выполнены с использованием поэлементных произведений.
-
Этап кластеризации и последующие шаги
- Листья CF-дерева обеспечивают плохую кластеризацию, поэтому требуется дальнейшая обработка.
- Можно использовать k-среднее значение или иерархическую агломеративную кластеризацию для улучшения результатов.
-
Доступность и рекомендации
- BIRCH доступен в составе “ЭЛКИ” и scikit-learn, но последняя поддерживает только расстояние D0 и статические пороговые значения.