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BIRCH聚类算法原理

这里我们再来看看另外一种常见的聚类算法BIRCHBIRCH算法比较适合于数据量大,类别数K也比较多的情况。 BIRCH算法    上面讲了半天的CF Tree,终于我们可以步入正题BIRCH算法,其实将所有的训练集样本建立了CF Tree,一个基本的BIRCH算法就完成了,对应的输出就是若干个CF节点,每个节点里的样本点就是一个聚类的簇 当然,真实的BIRCH算法除了建立CF Tree来聚类,其实还有一些可选的算法步骤的,现在我们就来看看 BIRCH算法的流程。     BIRCH算法小结    BIRCH算法可以不用输入类别数K值,这点和K-Means,Mini Batch K-Means不同。 最后总结下BIRCH算法的优缺点:     BIRCH算法的主要优点有:    1) 节约内存,所有的样本都在磁盘上,CF Tree仅仅存了CF节点和对应的指针。

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BIRCH聚类算法原理

授权转发自:刘建平《BIRCH聚类算法原理》地址:http:www.cnblogs.compinardp6179132.html前 言BIRCH算法比较适合于数据量大,类别数K也比较多的情况。 章节目录 BIRCH概述聚类特征CF与聚类特征树CF Tree聚类特征树CF Tree的生成BIRCH算法BIRCH算法小结01BIRCH概述BIRCH的全称是利用层次方法的平衡迭代规约和聚类(Balanced 刚才提到了,BIRCH只需要单遍扫描数据集就能进行聚类,那它是怎么做到的呢? 也就是说BIRCH算法的主要过程,就是建立CF Tree的过程。当然,真实的BIRCH算法除了建立CF Tree来聚类,其实还有一些可选的算法步骤的,现在我们就来看看 BIRCH算法的流程。 最后总结下BIRCH算法的优缺点:BIRCH算法的主要优点有:1) 节约内存,所有的样本都在磁盘上,CF Tree仅仅存了CF节点和对应的指针。

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    用scikit-learn学习BIRCH聚类

    BIRCH聚类算法原理中,我们对BIRCH聚类算法的原理做了总结,本文就对scikit-learn中BIRCH算法的使用做一个总结。 1. scikit-learn之BIRCH类    在scikit-learn中,BIRCH类实现了原理篇里讲到的基于特征树CF Tree的聚类。 可以说BIRCH的调参就是调试B,L和T。     BIRCH类参数    在scikit-learn中,BIRCH类的重要参数不多,下面一并讲解。     BIRCH运用实例    这里我们用一个例子来学习BIRCH算法。

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    BIRCH聚类算法详解

    BIRCH算法全称如下Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies属于树状结构的层次聚类算法的一种,其树状结构的构建是自上而下的 对于BIRCH算法而言,主要的步骤就是构建CF tree, 树状结构构建好之后,后续还可以有些可选步骤,常见的可选步骤如下1. 去除异常的CF点,通常是包含样本较少的CF2. 利用CF节点的质心,对样本点进行聚类在scikit-learn中,使用BIRCH聚类的代码如下>>> from sklearn.cluster import Birch>>> X = , , , , , ]>>> brc = Birch(n_clusters=None)>>> brc.fit(X)Birch(n_clusters=None)>>> brc.predict(X)array()BIRCH算法的优点是节约内存

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    机器学习(34)之BIRCH层次聚类详解

    这里再来看看另外一种常见的聚类算法BIRCHBIRCH算法比较适合于数据量大,类别数K也比较多的情况。它运行速度很快,只需要单遍扫描数据集就能进行聚类。 BIRCH只需要单遍扫描数据集就能进行聚类,那它是怎么做到的呢? BIRCH算法将所有的训练集样本建立了CF Tree,一个基本的BIRCH算法就完成了,对应的输出就是若干个CF节点,每个节点里的样本点就是一个聚类的簇。 也就是说BIRCH算法的主要过程,就是建立CF Tree的过程。当然,真实的BIRCH算法除了建立CF Tree来聚类,其实还有一些可选的算法步骤的,现在我们就来看看 BIRCH算法的流程。 BIRCH算法总结BIRCH算法可以不用输入类别数K值,这与K-Means,Mini Batch K-Means不同。

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    十三.机器学习之聚类算法四万字总结(K-Means、BIRCH、树状聚类、MeanShift)

    聚类特征树用来概括聚类的有用信息,由于其占用空间小并且可以存放在内存中,从而提高了算法的聚类速度,产生了较高的聚类质量,Birch算法适用于大型数据集。 Birch聚类算法具有处理的数据规模大、算法效率高、更容易计算类簇的直径和类簇之间的距离等优点。 在Sklearn机器学习包中,调用cluster聚类子库的Birch()函数即可进行Birch聚类运算,该算法要求输入聚类类簇数。 ----2.Birch分析氧化物数据(1) 数据集数据来源为UCI的玻璃数据集(Glass Identification Database)。 该Birch算法很好的将数据集划分为三部分。

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    36. R 数据整理(八: stringr 处理字符串数据)

    > x x The birch the smooth ps:匹配和检测支持正则:字符计数计算字符串内指定字符出现次数。 str_replace(x2,o,A)str_replace_all(x2,o,A) > str_replace(x2,o,A) The birch canAe slid An the smAoth planks.> str_replace_all(x2,o,A) The birch canAe slid An the smAAth planks.> > str_remove(x2, ) The birch canoe slid on the smooth planks str_remove 可以将指定的某个字符串从字符串中删除。

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    map + pair用法练习

    5 birch yellow maple red birch yellow maple yellow maple green 4 3 oak yellow oak yellow oak yellow 1

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    机器学习:基于层次的聚类算法

    基于自底向上算法有凝聚算法、BIRCH算法、CURE算法、变色龙算法等。 另外,Agglomerative性能较低,并且因为聚类层次信息需要存储在内存中,内存消耗大,不适用于大量级的数据聚类,下面介绍一种针对大数据量级的聚类算法BIRCHBIRCH算法BIRCH算法的全称是Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies,它使用聚类特征来表示一个簇,使用聚类特征树( BIRCH算法相比Agglomerative凝聚算法具有如下特点:解决了Agglomerative算法不能撤销先前步骤的工作的缺陷;CF-树只存储原始数据的特征信息,并不需要存储原始数据信息,内存开销上更优 ;BIRCH算法只需要遍历一遍原始数据,而Agglomerative算法在每次迭代都需要遍历一遍数据,所以BIRCH在性能也优于Agglomerative;支持对流数据的聚类,BIRCH一开始并不需要所有的数据

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    R数据科学|第十章内容介绍

    基础匹配str_view 是查看string是否匹配pattern,如果匹配就高亮显示:x The birch canoe slid on the smooth planks.#> Glue the 在下面的代码中,我们交换了第二个单词和第三个单词的顺序:sentences %>%str_replace((+) (+) (+), 1 3 2) %>%head(5)#> The canoe birch 例如,我们可以将句子拆分成单词:sentences %>%head(5) %>%str_split( )#> ]#> The birch canoe slid on the#> smooth planks

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    实习生的监控算法: 利用机器学习方法进行曲线分类

    导语各位老司机晚上好啊,上篇文章主要采用了Frechet Distance进行曲线分类,这篇文章主要采用机器学习的方法来实现曲线分类,基本思路是对训练集先用聚类方法(如Kmeans和Birch等进行聚类 Birch聚类算法: Birch算法是一种层次聚类算法(hierarchical cluster),适用场景主要是大规模数据和较多的簇,基本原理是构建一颗CF树(特征树),通过将节点不断的加入到CF树中 Birch算法是一种增量的俄聚类算法,如果簇不是球形的,Birch不能很好的工作,因为Birch方法用了半径的概念控制聚类的边界。簇半径表示簇中所有点到簇质心的平均距离。 CF中存储的是簇中所有数据点的特性的统计和,所以当我们把一个数据点加入某个簇的时候,那么这个数据点的详细特征,例如属性值,就丢失了,由于这个特征,BIRCH聚类可以在很大程度上对数据集进行压缩。 Scikit-learn中Birch算法主要调整两个参数,一个是n_cluster(簇的个数),另一个是compute_lables(计算标签)。

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    聚类算法总结

    每个子图代表一个初始子簇,最后用一个凝聚的层次聚类算法反复合并子簇,找到真正的结果簇 SBAC: SBAC算法则在计算对象间相似度时,考虑了属性特征对于体现对象本质的重要程度,对于更能体现对象本质的属性赋予较高的权值 BIRCHBIRCH算法利用树结构对数据集进行处理,叶结点存储一个聚类,用中心和半径表示,顺序处理每一个对象,并把它划分到距离最近的结点,该算法也可以作为其他聚类算法的预处理过程 BUBBLE: BUBBLE 算法则把BIRCH算法的中心和半径概念推广到普通的距离空间 BUBBLE-FM: BUBBLE-FM算法通过减少距离的计算次数,提高了BUBBLE算法的效率 基于密度聚类算法: DBSCAN: DBSCAN 可伸缩性 适合的数据类型 高维性 异常数据的抗干扰性 聚类形状 算法效率 WaveCluster 很高 数值型 很高 较高 任意形状 很高 ROCK  很高  混合型  很高 很高  任意形状 一般 BIRCH 2 传统的聚类方法一般都是适合于某种情况的聚类,没有一种方法能够满足各种情况下的聚类,比如BIRCH方法对于球状簇有很好的聚类性能,但是对于不规则的聚类,则不能很好的工作;K-medoids方法不太受孤立点的影响

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    【数据挖掘】数据挖掘领域最有影响力的18个算法

    BIRCH Zhang, T., Ramakrishnan, R., and Livny, M. 1996. BIRCH: an efficientdata clustering method for very large databases.

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    机器学习20:聚类(k-means模型、高斯混合聚类模型)

    3,其他聚类形式:3.1,密度聚类:DBSCAN、OPTICS、局部密度聚类、密度最大值聚类(MDCA,MaximumDensityClustering Application)、3.2,层次聚类:BIRCH 层次聚类降低了对初始中心点的依赖,层次聚类适用于大数据的优化方法有BIRCH算法(平衡迭代聚类树,CF-tree,B+树) 凝聚的方法:也称自底向上的方法,首先将每个对象作为单独的一个聚类,然后根据性质和规则相继地合并相近的类 经典的层次凝聚算法以AGNES算法为代表,改进的层次凝聚算法主要以BIRCH,CURE,ROCK,CHAMELEON为代表。

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    7-2 树种统计 (20 分)

    Oak 6.8966%Sassafras 3.4483%Soft Maple 3.4483%Sycamore 3.4483%White Oak 10.3448%Willow 3.4483%Yellow Birch

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    【Scikit-Learn 中文文档】聚类 - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

    数据可以压缩,当数据中存在准确的重复时,可以删除这些重复的数据,或者使用BIRCH。 任何。然后仅需要使用相对少量的样本来表示大量的点。 Birch The Birch 为提供的数据构建一颗 Characteristic Feature Tree (CFT,聚类特征树)。 Birch 算法有两个参数,即 threshold (阈值)和 branching factor 分支因子。 Birch or MiniBatchKMeans? Birch 在高维数据上表现不好。一条经验法则,如果 n_features 大于20,通常使用 MiniBatchKMeans 更好。 如果需要减少数据实例的数量,或者如果需要大量的子聚类作为预处理步骤或者其他, Birch 比 MiniBatchKMeans 更有用。 How to use partial_fit?

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    机器学习(8)——其他聚类层次聚类画出原始数据的图小结

    本章主要涉及到的知识点有:层次聚类 BIRCH算法层次聚类层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解,直到满足某种条件为止,传统的层次聚类算法主要分为两大类算法:分裂的层次聚类和凝聚的层次聚类。

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    总结了Python 各种常用语句~

    import DBSCAN #基于密度的空间聚类from sklearn.cluster import SpectralClustering #谱聚类from sklearn.cluster import Birch

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    数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

    详细介绍链接 BIRCH BIRCH算法利用构建CF聚类特征树作为算法的核心,通过树的形式,BIRCH算法扫描数据库,在内存中建立一棵初始的CF-树,可以看做数据的多层压缩。

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    清华大学发布10大机器翻译学习必读论文清单 | 资源

    Proceedings of ICLR 2015.https:arxiv.orgpdf1412.6980.pdfRico Sennrich, Barry Haddow, and Alexandra Birch

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