birch算法的伪代码

BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies）算法是一种聚类算法，可以处理大量高维数据。下面是BIRCH算法的伪代码：

1. 初始化B树，设置阈值T和分支因子B；
2. 读入数据集；
3. 对于每个数据点，计算其CF（聚类特征），并将其插入B树；
4. 如果B树的叶子节点数量超过了阈值T，则进行聚类合并操作：
a. 对于每个叶子节点，计算其代表点的CF；
b. 对于每对叶子节点，计算它们代表点之间的距离D；
c. 如果D小于等于阈值T，则将这两个叶子节点合并成一个；
5. 如果B树的根节点的子节点数目大于1，则进行递归操作，重复步骤4和5，直到B树的根节点只有一个子节点为止。

其中，CF是一个三元组（N，LS，SS），表示一个数据点所在的子簇的大小、线性和和平方和，用于计算聚类中心和距离。B树是一种多路平衡查找树，用于存储数据点和子簇信息。