Ієрархічний кластер – метод, який використовується в аналізі даних до групи, аналогічних точок даних у кластерах, на основі їх особливостей. Він широко застосовується в різних галузях для виявлення закономірностей і структур в складних даних. У статті розглянуто методи ієрархічного кластеризації та представлено кейси, що демонструють практичні програми.

Методи ієрархічного кластеризації

Ієрархічний кластер створює деревоподібну структуру, яка називається дендрограмою, яка ілюструє розташування кластерів, що утворюються на різних рівнях. Є два основні підходи: агломеративний і дивізивний.

Аггломеративне кластерування

Цей метод нижнього ряду починається з кожного точки даних як індивідуального кластера. Потім він ітеративно зливається закривні пари кластерів до моменту завершення критерію, такі як бажана кількість кластерів або поріг відстані.

Дайвінг кластеризації

Цей підхід починається з усіх точок даних в одному кластері. Потім відступно розщеплює кластери на менші групи на основі невідповідностей, що створюють ієрархію від найбільш широкого до найбільш специфічних кластерів.

Кейс-редуктор

В різних сценаріях світу успішно застосовано ієрархічне кластерування. Приклади включають сегментацію клієнтів в маркетингу, аналіз експресії генів в біології, а також класифікації документів в інформаційному ретрієвому режимі.

  • Видавництво: Компанії-учасники групи на основі поведінки купівлі-продажу для індивідуальних маркетингових стратегій.
  • Геоміка: Дослідники класифікують гени з аналогічними виразними візерунками для розуміння біологічних функцій.
  • Document Clustering: Організація великих збірок документів на теми для полегшення навігації.