Hierarhiline klasterdamine on kõige populaarsem ja laialdasem alt kasutatav meetod sotsiaalvõrgustiku andmete analüüsimiseks. Selle meetodi puhul võrreldakse sõlmesid nende sarnasuse alusel. Suuremad rühmad luuakse sõlmede rühmade ühendamise teel nende sarnasuse alusel.
Millal kasutada hierarhilist klastrit vs K tähendab?
Hierarhiline rühmitus on pesastatud klastrite kogum, mis on paigutatud puuna. K Tähendab, klasterdamine töötab hästi kui klastrite struktuur on hüpersfääriline (nagu ring 2D-s, sfäär 3D-s). Hierarhiline klastrite moodustamine ei tööta nii hästi, k tähendab, et klastrite kuju on hüpersfääriline.
Millal peaksin kasutama hierarhilist klastrit?
Hierarhiline klasterdamine on võimas tehnika, mis võimaldab koostada andmete sarnasustest puustruktuure. Nüüd näete, kuidas erinevad alamklastrid on üksteisega seotud ja kui kaugel on andmepunktid üksteisest.
Millal te ei kasutaks hierarhilist klastrit?
Nõrkusteks on see, et see pakub harva parimat lahendust, see hõlmab palju meelevaldseid otsuseid, ei tööta puuduvate andmetega, see töötab segatud andmetüüpidega halvasti, ei tööta hästi väga suurte andmekogumite puhul ja selle peamist väljundit, dendrogrammi, tõlgendatakse sageli valesti.
Mis kasu on hierarhilisest klastrist?
Hierarhilise klastrite tugevused
- On küllmõista ja rakendada.
- Me ei pea kindlat arvu klastreid eelnev alt määrama. …
- Need võivad vastata tähendusrikkale klassifikatsioonile.
- Klastrite arvu on lihtne otsustada, vaadates lihts alt Dendrogrammi.
