Comprendere la teoria dietro il cluster gerarchico con gli esempi di attuazione pratica
Il clustering gerarchico è un metodo di analisi dei cluster che costruisce una gerarchia dei cluster, ampiamente utilizzato nell'analisi dei dati per raggruppare oggetti simili in base alle loro caratteristiche.
Concetti di base di cluster gerarchico
L'idea principale che sta dietro l'aggregazione gerarchica è quella di creare una struttura simile ad un albero chiamata dendrogramma. Questo dendrogramma illustra come i punti di dati sono raggruppati a vari livelli di somiglianza. Il processo può essere agglomerato, a partire da singoli punti di dati e li fonde, o divisivo, a partire da tutti i punti di dati in un cluster e li divide.
Passi in gerarchico clustering
I punti tipici sono:
- Calcola la distanza tra i punti di dati utilizzando una metrica selezionata, come la distanza Euclidea.
- Unire i due punti o cluster più vicini in base al criterio di collegamento.
- Aggiornare la matrice di distanza per riflettere il nuovo cluster.
- Ripetere il processo di fusione fino a quando tutti i punti di dati vengono raggruppati in un unico cluster o viene soddisfatto un criterio di arresto.
Esempio di attuazione pratica
Utilizzando la libreria SciPy di Python, è possibile implementare in modo efficiente clustering gerarchico, il seguente esempio dimostra come eseguire clustering agglomerato su un set di dati:
Credo snippet:[
``Pithon import numpy as np from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram import matplotlib.pyplot as plt # Dati di esempio = np.array([1, 2], [3, 4], [5, 6], [8, 8], [9, 10]) # Perform gerarchica clustering linked = linkage
Applicazioni del cluster gerarchico
Il clustering gerarchico viene utilizzato in vari campi come la biologia per l'analisi dell'espressione genica, il marketing per la segmentazione dei clienti e l'analisi delle immagini per il riconoscimento degli oggetti.