机器学习（聚类篇七）——层次聚类优化算法

简介：
本篇文章探讨了层次聚类优化算法在机器学习中的应用，详细介绍了该方法的基本原理及其如何改进传统聚类技术。通过实例分析展示了其高效性和适用性。 上篇博客介绍了层次聚类及其传统的AGNES算法。本篇将探讨一种优化的层次聚类方法。 优化算法之一是BIRCH（平衡迭代削减聚类法）。该算法利用3元组表示每个簇的相关信息，并通过构建满足分枝因子和簇直径限制条件的聚类特征树来实现高效分类。这种结构本质上是一个高度平衡且具有两个参数——即分枝因子与类别直径的高度自适应树。其中，节点的最大子节点数量由分枝因子决定；而类别直径则反映了同一类型数据点之间的距离范围。非叶子节点代表其所有孩子节点的聚类特征值之和或最大值。 BIRCH算法的优点包括： - 适用于大规模的数据集处理； - 具有线性时间复杂度，效率较高。 然而也有局限性：仅对呈凸形或者球状分布的数据有效；此外，在使用该方法时需要预先设定好聚类数量以及簇之间的关系。