birch算法的具体应用

birch算法的具体应用
BIRCH算法是一种综合的层次聚类算法，主要用于解决大规模数据集的聚类问题。

在设计之初，BIRCH算法就考虑到了大规模数据集上聚类的精确性以及最小化I/O代价之间的均衡。

为了达到这一目的，BIRCH算法利用了聚类特征（ClusteringFeature，CF）和聚类特征
树（CFTree）两个概念。

聚类特征树概括了聚类的有用信息，并且占用空间较元数据集合小得多，可以存放在内存中，从而可以提高算法在大型数据集合上的聚类速度及可伸缩性。

BIRCH算法的具体应用举例如下：
1.在大规模数据集中进行快速聚类。

由于聚类特征树的概念，BIRCH算法可以在内存中快速处理大规模的数据集，并对其进行有效的聚类。

2.在数据分布不均衡的情况下进行聚类。

BIRCH算法能够识别出数据集中数据分布的不均衡性，将分布在稠密区域中的点聚类，将分布在稀疏区域中的点视作异常点而移除。

3.增量聚类。

BIRCH是一种增量聚类方法，针对每一个点的聚类决策都是基于当前已经处理过的数据点，而不是全局的数据点。