birch聚类算法伪代码实现

下面是BIRCH聚类算法的伪代码实现：

BIRCH(data, threshold, branching_factor):
    # data: 数据集
    # threshold: 阈值，控制每个叶子节点的最大直径
    # branching_factor: 分支因子，控制每个非叶子节点的最大子节点数
    
    # 第1阶段：聚合数据
    T = create_tree()  # 创建空树
    for point in data:
        leaf_node = find_leaf(T, point)  # 找到point所在的叶子节点
        if leaf_node is not None:
            # 叶子节点未满，加入该节点
            leaf_node.add_point(point)
            if leaf_node.get_diameter() > threshold:
                # 该叶子节点直径超过阈值，分裂叶子节点
                split_leaf_node(T, leaf_node, branching_factor)
        else:
            # 叶子节点已满，分裂叶子节点
            root = T.get_root()
            if root is None:
                # 树为空，创建根节点
                T.set_root(create_node([point]))
            else:
                # 找到最近的非满叶子节点，加入该节点
                nearest_leaf_node = find_nearest_leaf_node(root, point)
                nearest_leaf_node.add_point(point)
                if nearest_leaf_node.get_diameter() > threshold:
                    # 该叶子节点直径超过阈值，分裂叶子节点
                    split_leaf_node(T, nearest_leaf_node, branching_factor)
    
    # 第2阶段：聚类数据
    clusters = []
    for leaf_node in get_all_leaf_nodes(T):
        # 对每个叶子节点进行聚类
        if len(leaf_node.get_points()) > 0:
            cluster = cluster_points(leaf_node.get_points())
            clusters.append(cluster)
    
    return clusters

其中，BIRCH算法主要分为两个阶段：

- 第1阶段：聚合数据。该阶段将数据集分批插入到树中，并在必要时对叶子节点进行分裂，直到所有数据都被插入到树中。
- 第2阶段：聚类数据。该阶段对每个叶子节点中的数据进行聚类，并将聚类结果保存到列表中返回。