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桦木算法未按预期聚类
我正在使用scipy-learn Python程序包中的Birch算法，将一组点集中在一个10个一组的小城市中。 我使用以下代码： no = len(list_of_points)/10 brc = Birch(branching_factor=50, n_clusters=no, threshold=0.05,compute_labels=True) 以我的想法，我总是会得到10分。在我的情况下，我有650个要聚类的点，而n_clusters是65个。 但是，我的问题是，如果阈值太低，我最终只能为一个群集分配1个地址，而阈值则稍大一些-每个群集40个地址。 我在这里做错了什么？