BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies）是一種層次聚類方法，適用於以下資料型態：
適用的資料型態
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數值資料：
- BIRCH 特別適合於處理數值型資料（Numerical Data），例如實數、整數等。
- 在處理數值資料時，BIRCH 使用距離度量（如歐氏距離）來計算資料點之間的相似性。
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大型資料集：
- BIRCH 能夠高效地處理大規模資料集，適合應用於數據量非常大的情況。
- 它通過構建緊湊的 CF (Clustering Feature) 樹來實現空間和時間的有效性。
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具雜訊的資料：
- BIRCH 在處理含有雜訊的資料時具有較好的性能，能夠有效地區分雜訊點和聚類點。
- 通過使用多層聚類結構和適當的閾值設定，BIRCH 可以減少雜訊對聚類結果的影響。
不適用的資料型態
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非數值資料：
- BIRCH 對於類別型資料（Categorical Data）或混合型資料的支持較弱，因為其距離度量主要針對數值型資料設計。
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高維資料：
- 在高維數據（High-Dimensional Data）的情況下，BIRCH 可能會遇到維度災難問題（Curse of Dimensionality），這會影響聚類效果。
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