Ієрархічна кластеризація – це метод аналізу даних, що використовується для класифікації та організації об'єктів в ієрархічну структуру на основі їхньої схожості. Він дозволяє виявити групи чи кластери об'єктів, які мають схожість за певними ознаками.
На відміну від інших методів кластеризації, ієрархічна кластеризація будує дерево, яке називається дендрограмою, яке відображає зв'язки між кластерами та їх внутрішню структуру. Дендрограма дозволяє візуалізувати результати кластеризації та полегшує інтерпретацію отриманих груп.
Ієрархічна кластеризація може бути двох типів: агломеративна та дивізійна. В агломеративної кластеризації кожен об'єкт починає в окремому кластері, а потім поєднується з найближчим кластером на кожному кроці, доки не вийде один загальний кластер. У дивізійній кластеризації, навпаки, всі об'єкти починають в одному кластері, а потім поділяються на дрібніші кластери на кожному кроці.
Ієрархічна кластеризація знаходить широке застосування у різних галузях, включаючи маркетинг, біологію, генетику та соціальні науки. Вона дозволяє виявити групи подібних об'єктів і визначити взаємозв'язку з-поміж них, що може бути корисно до ухвалення рішень та розуміння структури даних.
| Що таке ієрархічна кластеризація? | Ієрархічна кластеризація є методом машинного навчання, що дозволяє групувати об'єкти з урахуванням їх подібності. Вона заснована на ідеї створення деревоподібної структури, в якій об'єкти об'єднуються в кластери, які, у свою чергу, об'єднуються у великі кластери, і так далі.Таким чином, ієрархічна кластеризація дозволяє досліджувати структуру даних та визначити групи, які мають подібні характеристики. Цей метод широко застосовується у різних галузях, включаючи біологію, медицину, соціологію та маркетинг. | |
|---|---|---|
| Переваги | Недоліки | |
| 1. Ієрархічна кластеризація дозволяє отримати інформацію про структуру даних та характеристики груп. | 1. Ієрархічна кластеризація може бути обчислювально складним процесом, особливо за великої кількості об'єктів. | |
| 2. Метод дозволяє визначити оптимальну кількість кластерів шляхом ієрархічного поділу даних. | 2. Ієрархічна кластеризація не завжди є стійкою, тобто малі варіації даних можуть призвести до великих змін в ієрархічній структурі. | |
| 3. Ієрархічна структура кластерів дозволяє візуалізувати дані та легко інтерпретувати результати. | 3. Метод може бути чутливим до вибору метрики відстані та алгоритму об'єднання кластерів. | |
Як працює ієрархічна кластеризація?
Алгоритм ієрархічної кластеризації Дерево будується від листя до кореня. У початковий час кожен об'єкт міститься у своєму кластері. Далі відбувається ітеративний процес злиття двох найближчих кластерів до тих пір, поки всі кластери не об'єднаються в один або не буде знайдено необхідну кількість кластерів.
Навіщо потрібна кластеризація?
Цілі кластеризації Розуміння даних шляхом виявлення кластерної структури. Розбиття вибірки на групи подібних об'єктів дозволяє спростити подальшу обробку даних та прийняття рішень, застосовуючи до кожного кластера свій метод аналізу (стратегія «розділяй і володарюй»).
Що показує кластеризація?
Кластеризація (англ. cluster analysis) – завдання угруповання безлічі об'єктів на підмножини (кластери) таким чином, щоб об'єкти з одного кластера були більш схожі один на одного, ніж на об'єкти з інших кластерів за яким-небудь критерієм.