数据处理和分析之数据聚类：BIRCH算法的参数调整
数据处理和分析之数据聚类：BIRCH算法的参数调整
BIRCH算法简介
BIRCH算法的工作原理
BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies）算法是一种用于大规模数据集的聚类算法，它通过构建一个层次结构的CF树（Clustering Feature Tree）来实现数据的高效聚类。BIRCH算法的核心思想是在数据扫描过程中，将数据点的信息以CF树的形式存储，从而避免了对所有数据点的多次遍历，大大提高了聚类的效率。
CF树的构建
CF树是一种紧凑的数据结构，用于存储数据点的统计信息。每个节点包含一个CF向量，该向量包含以下信息：
- N：节点中数据点的数量。
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