毫升 | BIRCH 聚类

BIRCH 是一种基于层次聚类的算法，它可以用来处理大量的数据。它的名字指的是 Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies。

本文主要讲解如何使用 BIRCH 算法进行聚类，并以毫升数据集为例进行演示。

数据集介绍

本次演示所使用的数据集为毫升数据集，包括 99992 条记录，每条记录包含三个属性：x、y、z。该数据集可以从 UCI Machine Learning Repository 上获取。

代码实现

Python 中有很多现成的聚类库可以使用，例如 Scikit-learn、PyClustering 等。这里我们使用 Scikit-learn 实现 BIRCH 聚类。

先来安装 Scikit-learn：

pip install -U scikit-learn

接下来是代码：

from sklearn.cluster import Birch
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data/milliyet_news.csv', usecols=['x', 'y', 'z'])

# 构建 BIRCH 模型
birch = Birch(threshold=0.1, branching_factor=10, n_clusters=None)

# 训练模型
birch.fit(data)

# 获取聚类结果
labels = birch.predict(data)

# 打印聚类结果
print(labels)

在上面的代码中，我们通过调用 Birch 类来构建 BIRCH 模型，然后通过调用 fit 方法对模型进行训练，最后通过调用 predict 方法获取聚类结果。

BIRCH 模型参数介绍

BIRCH 模型有三个主要参数需要设置，分别是：

• threshold：这是一个聚类半径的阈值，如果两个样本之间的距离超过了这个半径，那么它们就被划分到不同的聚类中去。该参数的默认值为 0.5。

• branching_factor：这是 BIRCH 树的一个分支因子，它表示每个节点最多可以有多少个子节点。该参数的默认值为 50。

• n_clusters：这是需要聚类的簇的数量。如果设置为 None，则表示 BIRCH 会自动计算出最优的簇的数量。该参数的默认值为 None。

总结

通过本文的介绍，我们了解了 BIRCH 算法的原理以及如何使用 Scikit-learn 库进行聚类。希望这篇文章对您有所帮助！