本文主要是介绍BIRCH概述，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一个小例子
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import Birch
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 生成样本点
centers = [[1], [-1,], [8]]
X, labels = make_blobs(n_samples=10, centers=centers,cluster_std=0.4, random_state=0)
print(X)
print(labels)
clustering = Birch().fit(X)
print(clustering.labels_)
print(X[:,0])
print(pd.Series(clustering.labels_).value_counts())
plt.figure(figsize=(15, 8))
Y=[0]*10
plt.scatter(X[:, 0],Y,c=clustering.labels_, cmap='prism')
plt.show()
BIRCH聚类算法原理 - 刘建平Pinard - 博客园 (cnblogs.com)
这篇关于BIRCH概述的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
