Ang hierarchical clustering ay isang popular na paraan na ginagamit sa segmentation ng pamilihan sa mga parokyanong pangkat-grupo batay sa kanilang mga katangian. Pinagsasama nito ang mga konseptong teoretikal sa praktikal na mga aplikasyon upang tulungan ang mga negosyo na mas maunawaan ang kanilang mga puntiryang manonood.

Pag - unawa sa Pag - aayos ng mga Hierarkikal

Ang hierarchical clustering ay gumagawa ng isang tree-tulad ng istraktura na tinatawag na dendrogram, na naglalarawan ng mga ugnayan sa pagitan ng mga puntos ng datos. Ito ay maaaring hatiin sa dalawang uri: aglomerative, na nagdudugtong ng mga puntos ng datos, at ang paghahati, na naghahati sa mga ito. Ang paraang ito ay kapaki-pakinabang sa pagkilala ng mga natural na grupo sa loob ng datos.

Pagbuo ng Pamamaraan

Upang ipatupad ang pagkokokodigo ng mga numero, ang impormasyon ay dapat na ihanda at ikonsepto.Plink ang isang angkop na distansiya metriko, tulad ng Euclidean distance, mahalaga ang proseso.Ang proseso ay ang pagpili ng isang connectage na batayan, tulad ng ward o kumpletong linkage, upang malaman kung paano pinagsanib o pinaghihiwalay ang mga kumpol.

Kasali sa praktikal na mga hakbang ang:

  • Pagkolekta at paglilinis ng mga Data
  • Pagpili ng mga katangian at normalisasyon
  • Pagkukuwenta sa distansiyang Materriko
  • Pagkakapit ng kumpol na algorithm
  • Pag - iinterpret sa dendrogram para matukoy ang mga bahagi

Pagtitimbang sa Teoriya at Gawain

Bagaman ang pagkukumpol ng mga numero ay nakasalig sa teoriya ng estadistika, ang praktikal na mga konsiderasyon gaya ng kalidad ng impormasyon at mga kakayahan sa pagkalkula ay nakaiimpluwensiya sa pagiging mabisa nito.

Mahalagang patunayan ang mga bahagi sa pamamagitan ng mga metriko tulad ng mga spesipikong iskor o sa pamamagitan ng pagsusuri ng kanilang mga negosyong mahalaga.Ang pagsanib ng teoretikal na pagkaunawa sa real-world data ay tumitiyak ng makabuluhang seleksiyon ng merkado.