Hierarkisk klustering är en metod för klusteranalys som bygger en hierarki av kluster. Det används allmänt i dataanalys för att gruppera liknande objekt baserat på deras funktioner. Denna teknik är användbar för att förstå strukturen av data och identifiera naturliga grupperingar.

Grundläggande begrepp för hierarkisk klustering

Den huvudsakliga idén bakom hierarkisk klustering är att skapa en trädliknande struktur som kallas ett tandläkare. Detta tandläk illustrerar hur datapunkter grupperas på olika nivåer av likhet. Processen kan vara agglomerativ, börjar med enskilda datapunkter och sammanslagning dem, eller splittrande, börjar med alla datapunkter i ett kluster och delar dem.

Steg i hierarkisk klustering

De typiska stegen som är involverade är:

  • Beräkna avståndet mellan datapunkter med en vald metrisk, till exempel Euklidisk avstånd.
  • Sammanfoga de två närmaste punkterna eller klusterna baserat på länkkriteriet.
  • Uppdatera distansmatrisen för att återspegla det nya klustret.
  • Upprepa fusionsprocessen tills alla datapunkter grupperas till ett enda kluster eller ett stoppkriterium uppfylls.

Praktisk genomförande exempel

Med hjälp av Pythons SciPy-bibliotek kan hierarkisk klustering implementeras effektivt. Följande exempel visar hur man utför agglomerativ klustring på en datamängd:

Kodsuttag:

★ python import numpy som np från scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram import matplotlib.pyplot som plt # Sample data = np.array ([[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [8, 8], [9, 10]]) # Utför hierarkisk klustering länkad = länkage (data, metod = singel) # Plot dendrogram (länkad) plt.show ()

Ansökningar om hierarkisk klustering

Hierarkisk klustering används inom olika områden som biologi för genuttrycksanalys, marknadsföring för kundsegmentering och bildanalys för objektigenkänning. Dess förmåga att avslöja datastruktur på flera nivåer gör det till ett mångsidigt verktyg.