Machine learning

بيرش — التجميع المتكرر المتوازن باستخدام التسلسلات الهرمية

بيرش (BIRCH) هو خوارزمية تجميع قابلة للتطوير وتدريجية قدمها زانج ورامكريشنان وليفني في عام 1996. وهي مصممة لتجميع مجموعات بيانات كبيرة جدًا - قد تكون أكبر من الذاكرة المتاحة - في تمريرة واحدة، عن طريق ضغط البيانات في بنية ملخصة مدمجة في الذاكرة تسمى شجرة CF (شجرة ميزات التجميع) قبل تطبيق أي إجراء تجميع قياسي.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Zhang, T., Ramakrishnan, R., & Livny, M. (1996). BIRCH: An efficient data clustering method for very large databases. Proceedings of the 1996 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 25(2), 103–114. DOI: 10.1145/233269.233324
  2. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining: Concepts and Techniques (3rd ed., Ch. 10). Morgan Kaufmann. ISBN: 978-0-12-381479-1

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/birch

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateBIRCH (Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/machine-learning/birch · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026