在BIRCH聚類算法原理中，我們對(duì)BIRCH聚類算法的原理做了總結(jié)，本文就對(duì)scikit-learn中BIRCH算法的使用做一個(gè)總結(jié)。
1. scikit-learn之BIRCH類
在scikit-learn中，BIRCH類實(shí)現(xiàn)了原理篇里講到的基于特征樹CF Tree的聚類。因此要使用BIRCH來(lái)聚類，關(guān)鍵是對(duì)CF Tree結(jié)構(gòu)參數(shù)的處理。
在CF Tree中，幾個(gè)關(guān)鍵的參數(shù)為內(nèi)部節(jié)點(diǎn)的最大CF數(shù)B， 葉子節(jié)點(diǎn)的最大CF數(shù)L， 葉節(jié)點(diǎn)每個(gè)CF的最大樣本半徑閾值T。這三個(gè)參數(shù)定了，CF Tree的結(jié)構(gòu)也基本確定了，最后的聚類效果也基本確定?？梢哉f(shuō)BIRCH的調(diào)參就是調(diào)試B,L和T。
至于類別數(shù)K，此時(shí)反而是可選的，不輸入K，則BIRCH會(huì)對(duì)CF Tree里各葉子節(jié)點(diǎn)CF中樣本的情況自己決定類別數(shù)K值，如果輸入K值，則BIRCH會(huì)CF Tree里各葉子節(jié)點(diǎn)CF進(jìn)行合并，直到類別數(shù)為K。
2. BIRCH類參數(shù)
在scikit-learn中，BIRCH類的重要參數(shù)不多，下面一并講解。
1) threshold:即葉節(jié)點(diǎn)每個(gè)CF的最大樣本半徑閾值T，它決定了每個(gè)CF里所有樣本形成的超球體的半徑閾值。一般來(lái)說(shuō)threshold越小，則CF Tree的建立階段的規(guī)模會(huì)越大，即BIRCH算法第一階段所花的時(shí)間和內(nèi)存會(huì)越多。但是選擇多大以達(dá)到聚類效果則需要通過(guò)調(diào)參決定。默認(rèn)值是0.5.如果樣本的方差較大，則一般需要增大這個(gè)默認(rèn)值。
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