والتجميع الهرمي هو طريقة تستخدم في تحليل البيانات لتجميع نقاط بيانات مماثلة في مجموعات، وهو يخلق هيكلا شبيها بالشجر يسمى الكهرموز، مما يبين العلاقات بين نقاط البيانات على مختلف مستويات التشابه، وهذه التقنية مفيدة لفهم التجمعات الطبيعية في البيانات دون تحديد مسبق لعدد المجموعات.

فهم التكتلات الهرمية

فالتجميع الهرمي يبني مجموعات في عملية تدريجية، ويمكن أن يكون متجمعاً، بدءاً بنقاط البيانات الفردية، ويدمجها في مجموعات أكبر، أو يفرق بينها، بدءاً بمجموعة كبيرة واحدة، ويقسمها إلى مجموعات أصغر حجماً، ويتوقف الاختيار على أهداف التحليل المحددة.

خطوات لتنفيذ التجميع الهرمي

ويشمل التنفيذ عدة خطوات رئيسية:

  • Data Preparation:] Collect and preprocess data, ensuring it is clean and scaled appropriately.
  • Choosing a Distance Metric:] Select a method to measure similarity, such as Euclidean or Manhattan distance.
  • Linkage Criteria:] Decide how to merge clusters, options include single, complete, or average link.
  • Constructing the Dendrogram:] Use algorithms to build the hierarchical tree based on the chosen parameters.
  • Determining Clusters:] cut the dendrogram at a specific level to define the final clusters.

النمر العملي

عند تطبيق التكتلات الهرمية، النظر في النصائح التالية:

  • تصوري دروجرام لفهم علاقات البيانات
  • التجربة مع طرق الربط المختلفة لإيجاد أفضل ما يمكن
  • استخدام المعارف المتعلقة بالمجالات لاختيار العدد المناسب من المجموعات.
  • ضمان تقديم البيانات لمنع التحيز من سمات ذات نطاقات أكبر.