Hierarchiczne grupowanie jest najpopularniejszą i najszerzej stosowaną metodą analizy danych sieci społecznościowych. W tej metodzie węzły są porównywane ze sobą na podstawie ich podobieństwa. Większe grupy są budowane poprzez łączenie grup węzłów na podstawie ich podobieństwa.
Kiedy używać klastrowania hierarchicznego w porównaniu z K?
Grupowanie hierarchiczne to zestaw zagnieżdżonych klastrów ułożonych w formie drzewa. Stwierdzono, że grupowanie średniej wartości działa dobrze gdy struktura skupień jest hipersferyczna (jak koło w 2D, kula w 3D). Klastrowanie hierarchiczne nie działa tak dobrze, jak k oznacza, gdy kształt klastrów jest hipersferyczny.
Kiedy należy używać klastrowania hierarchicznego?
Hierarchiczne grupowanie to potężna technika, która pozwala na budowanie struktur drzewiastych na podstawie podobieństw danych. Możesz teraz zobaczyć, jak różne podzbiory są ze sobą powiązane i jak daleko od siebie są punkty danych.
Kiedy nie używałbyś klastrowania hierarchicznego?
Słabe strony polegają na tym, że rzadko zapewnia najlepsze rozwiązanie, wiąże się z wieloma arbitralnymi decyzjami, nie działa z brakującymi danymi, działa słabo z mieszanymi typami danych, nie działa dobrze na bardzo dużych zbiorach danych, a jego główny wynik, dendrogram, jest często błędnie interpretowany.
Jakie są zalety hierarchicznego grupowania?
Zalety klastrowania hierarchicznego
- To jestzrozumieć i wdrożyć.
- Nie musimy wstępnie określać konkretnej liczby klastrów. …
- Mogą odpowiadać sensownej klasyfikacji.
- Łatwo określić liczbę skupisk, po prostu patrząc na dendrogram.
