机器学习(聚类七)——层次聚类的优化算法

上篇博客介绍的层次聚类,尤其是AGNES这一传统的层次聚类算法。这篇博客介绍层次聚类的优化算法。 优化算法 BIRCH算法 BIRCH算法(平衡迭代削减聚类法):聚类特征使用3元组进行一个簇的相关信息,通过构建满足分枝因子和簇直径限制的聚类特征树来求聚类,聚类特征树其实是一个具有两个参数分枝因子和类直径的高度平衡树;分枝因子规定了树的每个节点的子女的最多个数,而类直径体现了对这一类点的距离范围;非叶子节点为它子女的最大特征值;聚类特征树的构建可以是动态过程的,可以随时根据数据对模型进行更新操作。 优缺点: 适合大规模数据集,线性效率; 只适合分布呈凸形或者球形的数据集、需要给定聚类个数和簇之间