Machine Learning 简明教程

Machine Learning - BIRCH Clustering

BIRCH（平衡迭代规约和集群层次）是一种分层聚类算法，设计为高效处理大型数据集。该算法通过递归地将数据划分为子簇，直到满足停止条件，从而构建一个类树的簇结构。

BIRCH 使用两个主要数据结构来表示簇：聚类特征 (CF) 和子簇特征 (SCF)。CF 用于总结一组数据点的统计属性，而 SCF 用于表示子簇的结构。

BIRCH 聚类有三个主要步骤 −

  1. Initialization − BIRCH 构建一个空树结构，并设置一个节点中可存储的最大 CF 数。

  2. Clustering − BIRCH 一个一个地读取数据点，并将它们添加到树结构中。如果 CF 已存在于某个节点中，BIRCH 将使用新的数据点更新 CF。如果节点中没有 CF，BIRCH 会为该数据点创建一个新的 CF。然后，BIRCH 会检查节点中 CF 的数量是否超过最大阈值。如果超过阈值，BIRCH 将通过递归地划分节点中的 CF 来创建一个新的子簇。

  3. Refinement − BIRCH 通过基于距离度量合并相似的子簇，来优化树结构。

Implementation of BIRCH Clustering in Python

要在 Python 中实现 BIRCH 聚类，我们可以使用 scikit-learn 库。scikit-learn 库提供了一个实现了 BIRCH 算法的 BIRCH 类。

下面是一个使用 BIRCH 类对数据集进行聚类的示例 −

Example

from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import Birch
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate sample data
X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=10, cluster_std=0.50,
random_state=0)

# Cluster the data using BIRCH
birch = Birch(threshold=1.5, n_clusters=4)
birch.fit(X)
labels = birch.predict(X)

# Plot the results
plt.figure(figsize=(7.5, 3.5))
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, cmap='winter')
plt.show()

在此示例中，我们首先使用 scikit-learn 的 make_blobs 函数生成一个样本数据集。然后，我们使用 BIRCH 算法对数据集进行聚类。对于 BIRCH 算法，我们使用阈值参数设置为 1.5，n_cluster 参数设置为 4，来实例化一个 Birch 对象。然后，我们使用 fit 方法将 Birch 对象与数据集进行匹配，并使用 predict 方法预测簇标签。最后，我们使用散点图绘制结果。

当执行给定的程序时，将生成以下图表作为输出 −

birch algorithm

Advantages of BIRCH Clustering

BIRCH 聚类比其他聚类算法具有优势，包括 −

  1. Scalability − BIRCH 通过使用树状结构表示簇来有效处理大型数据集。

  2. Memory efficiency − BIRCH 使用 CF 和 SCF 数据结构来汇总数据点的统计属性，这减少了存储簇所需的内存。

  3. Fast clustering − BIRCH 可以快速对数据点进行聚类，因为它使用增量式聚类方法。

Disadvantages of BIRCH Clustering

BIRCH 聚类还有一些缺点，包括 −

  1. Sensitivity to parameter settings − BIRCH 聚类的性能可能会受到参数选择的影响，例如可存储在节点中的最大 CF 数和用于创建子簇的阈值。

  2. Limited ability to handle non-spherical clusters − BIRCH 假设簇是球形的，这意味着它可能无法在大数据集上较好地执行聚类作业。

  3. Limited flexibility in the choice of distance metric − BIRCH 默认使用欧几里得距离度量，这可能不适用于所有数据集。