SKLearn 的 Birch Clustering 中的 partial_fit() 到底是什么，它可以用于非常大的数据集吗？答案

【问题标题】：What really is partial_fit() in SKLearn's Birch Clustering, and can it be used in very large datasets?SKLearn 的 Birch Clustering 中的 partial_fit() 到底是什么，它可以用于非常大的数据集吗？
【发布时间】：2019-07-12 11:01:45
【问题描述】：

我的数据是轻尾的，在两个极端都有几个异常值。我正在使用 Birch 对数据进行聚类，在此之前我使用 RobustScaler 来转换数据，然后使用 PCA 来减少维度。但是我收到一个 MemoryError：

这对我来说有点不寻常，因为当我尝试另一种仅映射来自 [0,1] 的原始数据的转换方法时，Birch 算法会起作用。

我阅读了 SKLearn 的 Birch 文档并了解了 partial_fit() 函数，但那里没有足够的细节让我了解它的用途以及如何使用它。文档只是说：'在线学习。防止从头开始重建 CFTree。'

【问题讨论】：

标签： python pandas scikit-learn cluster-analysis hierarchical-clustering

【解决方案1】：

查看源代码。

当您可以访问源代码时，不要依赖网络论坛上的人来猜测函数的作用。原因很简单：它可能因版本而异。所以我可以给你一个正确的答案，不同的版本......

您是否一次就整个数据调用了partial_fit？那不是你应该做的。一次只处理一批。

内存问题可能是由于旧数据仍可访问且未进行垃圾收集（例如未转换的数据），也可能是由于参数不同。如果您仔细研究 Birch 论文，您会发现它对内存的控制远比我们在今天的 Python 等语言中更紧密，并且在现代操作系统上无法重现这种详细程度。 p>

但您应该考虑的主要问题有以下两个：

Birch 聚类在此数据上的质量是否真的足够好？还是您在努力解决错误的问题？
如果只使用 50% 的“大”数据，质量会下降多少？统计上应该没关系...该方法基于聚合，并且此类聚合的精度随着 sqrt(n) 的增长而增长...即，添加越来越多的数据并不重要。

【讨论】：

您好感谢您的评论，我还没有使用 partial_fit()，图像上显示的结果基于 Birch [没有 partial_fit()]。我想知道 partial_fit() 是否可用于扩展桦木集群，即使手头有源代码，它似乎运行批次的迭代，但再次听到首先使用此功能的人的建议仍然是件好事手。