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。

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BIRCH算法伪代码

BIRCH (Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies)是一种无监督聚类算法，它的核心思想是在层次结构上对数据进行分簇，并通过减少树节点来优化内存使用。以下是BIRCH算法的简单伪代码：

1. 初始化：
   - 设置阈值τ（允许的最大叶节点大小）
   - 创建根节点R，包含所有样本点

2. 遍历数据集：
   - 对每个样本点x：
      a. 计算到当前根节点的距离
      b. 如果距离小于等于阈值τ，则将其添加到当前节点；否则，创建新节点并把x放入新节点

3. 构建层次聚类树：
   - 当达到最大节点数限制或节点不再分裂时，停止添加样本点
   - 将未满的节点升级为内部节点，并将已满的节点设为其子节点

4. 可选操作（减小存储需求）：
   - 对每个内部节点，计算中心概要（如质心或频数统计）
   - 子节点的中心概要是其父节点概要的加权平均或其他聚合操作

5. 转换为紧凑表示（CBIRCH）：
   - 删除内部节点及其内容，只保留叶节点和中心概要
   - 使用中心概要和叶节点的索引来构建轻量级表示

6. 查询阶段：
   - 对于新的查询点，从根节点开始，递归地向上遍历，直到找到最近的聚类中心或达到顶层

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。