خوشه بندی سلسله مراتبی یک روش است که در تجزیه و تحلیل داده ها به گروه های مشابه داده ها به خوشه ها استفاده می شود، یک ساختار درخت مانند به نام یک دنروگرام ایجاد می کند که نشان می دهد روابط بین نقاط داده در سطوح مختلف از شباهت ها، این تکنیک برای درک گروه های طبیعی در داده ها بدون پیش تعریف تعداد خوشه ها مفید است.

درک خوشه های سلسله مراتبی Hierarchical خوشه ایing

خوشه بندی سلسله مراتبی خوشه ها را در یک فرآیند گام به گام ایجاد می کند.این می تواند یک نمونه باشد، با نقاط داده فردی شروع می شود و آنها را به خوشه های بزرگتر یا تفرقه افکن تبدیل می کند، با یک خوشه بزرگ شروع می شود و آن را به اهداف تجزیه و تحلیل خاص تقسیم می کند.

گام های پیاده سازی خوشه های سلسله مراتبی

پیاده سازی شامل چندین گام کلیدی است:

  • [[۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] جمع آوری و داده های پیش پردازش، اطمینان از تمیز و مقیاس مناسب است.
  • با استفاده از یک معیار فاصله، یک روش برای اندازه گیری شباهت ها مانند Euclidean یا منهتن را انتخاب کنید.
  • معیارهای پیوند: تصمیم بگیرید که چگونه خوشه ها را ادغام کنید، گزینه ها شامل تک، کامل یا لینک های متوسط هستند.
  • ساخت دندرگرام: از الگوریتم ها برای ساخت درخت سلسله مراتبی بر اساس پارامترهای انتخاب شده استفاده کنید.
  • خوشه های برش: برش در یک سطح خاص برای تعریف خوشه های نهایی.

نکات عملی

هنگام استفاده از خوشه سلسله مراتبی، نکات زیر را در نظر بگیرید:

  • تجسم پروتز برای درک روابط داده ها.
  • آزمایش با روش های مختلف پیوند برای پیدا کردن بهترین تناسب.
  • از دانش دامنه برای انتخاب تعداد مناسب خوشه ها استفاده کنید.
  • اطمینان حاصل کنید که داده ها برای جلوگیری از سوگیری از ویژگی های با محدوده های بزرگتر مقیاس پذیر هستند.