БЕРЕЗА

Оглавление1 береза1.1 Обзор BIRCH1.2 Структура и работа BIRCH1.3 Проблемы и решения1.4 Улучшения и модификации1.5 Этап кластеризации и последующие шаги1.6 Доступность […]

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. 

Полный текст статьи:

БЕРЕЗА — Википедия

Оставьте комментарий