В статистическом анализе и статистике оценка иерархической кластеризации - это метод оценки кластера, который направлен на построение иерархии кластеров, т.е. древовидной формы, в первую очередь полностью основанной на иерархии. Для получения дополнительной информации вы можете пройти онлайн-курс по анализу данных.

Существуют различные стратегии оценки иерархических кластеров

1. Агломеративная кластеризация: также называется восходящей методикой или иерархической агломеративной кластеризацией (HAC). Эта форма более информативна, чем неструктурированный набор кластеров, опять же, посредством плоской кластеризации. Этот набор правил кластеризации больше не требует от нас предварительного указания диапазона кластеров. Алгоритмы снизу вверх сначала обрабатывают каждую статистику как одноэлементный кластер, а затем последовательно объединяют пары кластеров, пока все кластеры не будут объединены прямо в несвязанный кластер, который несет всю статистику. Эти знания будут даны в лучших онлайн-курсах по науке о данных.

2. Разделительная кластеризация: также называется методом вершины вниз. Кроме того, этот набор правил больше не требует предварительного указания диапазона кластеров. Кластеризация сверху вниз требует метода разделения кластера, который содержит всю статистику и рекурсивно разделяет кластеры до тех пор, пока мужская или женская статистика не будет разделена на отдельные кластеры.

Иерархическая агломеративная и разделительная кластеризация

зеленый, если мы больше не генерируем всю иерархию вплоть до мужских и женских статистических листьев. Временная сложность простой агломерационной кластеризации составляет O(n3) из-за того, что мы тщательно экспериментируем с матрицей N x N dist_mat для нижнего расстояния в каждой N-1 итерации. Используя статистику очереди приоритетов, мы уменьшим эту сложность до O(n2logn). Используя несколько дополнительных оптимизаций, он может быть введен вплоть до O(n2). В то время как для разделительной кластеризации с учетом жесткого и быстрого диапазона вершинных уровней, использования зеленого плоского набора правил, таких как K-Means, разделительные алгоритмы линейны в пределах диапазона стилей и кластеров. Об этом рассказывается в онлайн-курсе по науке о данных.

Разделительный набор правил также более точен. Агломеративная кластеризация делает выбор, думая о ближайших стилях или соседних факторах, не начиная с рассмотрения глобального распределения статистики. Эти ранние выборы нельзя отменить. в то время как разделяющая кластеризация учитывает всемирное распространение статистики при выборе первоклассного разделения.

Кластеризация — это задача разделения статистических единиц на определенный диапазон моделей таким образом, чтобы статистические факторы, принадлежащие к кластеру, имели сопоставимые характеристики. Кластеры ничего не значат; однако сгруппировать статистические факторы таким образом, чтобы пространство между статистическими факторами в кластерах было минимальным.

Другими словами, кластеры — это области, в которых плотность сопоставимых статистических факторов высока. Обычно он используется для оценки набора статистических данных, чтобы найти важную статистику среди массивных статистических единиц и сделать из нее выводы. Как правило, нейронная сеть видна в круглой форме, однако это не имеет значения, поскольку кластеры могут быть любой формы. Узнайте о кластеризации и дополнительных технологиях статистики в нашем онлайн-курсе по технологиям статистики.

Он зависит от используемого нами набора правил, который определяет способ создания кластеров. Выводы, которые нужно сделать из статистических единиц, также зависят от человека, поскольку нет критерия для правильной кластеризации.

Какие существуют методы кластеризации?

Саму кластеризацию можно разделить на виды, а именно. Жесткая кластеризация и мягкая кластеризация. При кластеризации моделирования один статистический фактор может принадлежать по крайней мере только одному кластеру. Но при гладкой кластеризации полученный результат представляет собой возможный шанс статистического фактора, принадлежащего каждому из заранее описанного числа кластеров.

Кластеризация на основе плотности

В этом методе кластеры создаются в первую очередь на основе плотности статистических факторов, которые могут быть представлены в статистическом пространстве. Области, которые становятся плотными из-за огромного количества статистических факторов, находящихся в этом месте, рассматриваются как кластеры. Факторы статистики внутри разреженного места (места, где факторы статистики очень малы) учитываются как шум или выбросы. Кластеры, созданные в этих стратегиях, могут иметь произвольную форму. Ниже приведены примеры алгоритмов кластеризации на основе плотности:

Иерархическая кластеризация

Иерархическая кластеризация компаний (агломеративная или также называемая восходящим подходом) или деление (разделительная или дополнительно называемая нисходящим подходом) кластеры в основном полностью основаны на пространственных метриках. В агломеративной кластеризации каждый статистический фактор сначала действует как кластер, а затем объединяет кластеры один за другим.

Разделительный - это другой вариант агломеративного, он начинается со всех факторов в один кластер и разделяет их для создания дополнительных кластеров. Эти алгоритмы создают матрицу расстояний всех преобладающих кластеров и осуществляют связь между кластерами, опираясь на стандарты связи. Кластеризация статистических факторов представлена ​​с помощью дендрограммы. Существуют исключительные виды связей