Иерархическая кластеризация данных PDF

Иерархическая кластеризация данных Данный материал посвящен иерархической кластеризации данных, мощному инструменту для анализа и группировки информации. СЛ по Савелий Лушник Введение в кластерный анализ Постановка задачи Применение Кластерный анализ направлен...

Иерархическая кластеризация данных Данный материал посвящен иерархической кластеризации данных, мощному инструменту для анализа и группировки информации. СЛ по Савелий Лушник Введение в кластерный анализ Постановка задачи Применение Кластерный анализ направлен на разбиение данных на Кластерный анализ применяется в различных областях, группы (кластеры) таким образом, чтобы объекты в таких как маркетинг, финансы, биология, машинный одном кластере были более похожи друг на друга, чем перевод. объекты из разных кластеров. Основные принципы иерархической кластеризации Иерархическая структура Иерархическая кластеризация создает иерархическую структуру кластеров, 1 где данные группируются по уровням близости. Агломеративный подход 2 Алгоритмы строят кластеры постепенно, объединяя наиболее близкие объекты в группы. Деление данных Иерархическая кластеризация позволяет разбить 3 данные на любое количество кластеров, создавая иерархию уровней. Алгоритмы иерархической кластеризации Агломеративная Делительная кластеризация кластеризация Постепенное объединение Постепенное деление объектов в кластеры. исходного кластера на более мелкие. Методы определения расстояния между кластерами Евклидово расстояние Расстояние между двумя объектами в многомерном пространстве. Манхэттенское расстояние Сумма абсолютных значений разности координат точек. Расстояние Чебышева Максимальная разность координат точек. Построение дендрограммы Дендрограмма визуализирует иерархическую структуру кластеров, где высота ветвей отражает расстояние между кластерами. Интерпретация результатов иерархической кластеризации Определение оптимального числа кластеров 1 Анализ дендрограммы для выбора оптимального числа кластеров. Анализ характеристик кластеров 2 Изучение свойств объектов внутри каждого кластера для выявления закономерностей. Оценка качества кластеризации 3 Применение метрик для оценки качества группировки данных. Преимущества и ограничения иерархической кластеризации Преимущества Ограничения Построение иерархической структуры, визуализация Чувствительность к выбору метрики расстояния, данных, гибкость в выборе числа кластеров. сложность обработки больших объемов данных. Применение иерархической кластеризации в различных областях Маркетинг Финансы Сегментация клиентов, Классификация прогнозирование поведения инвестиционных покупателей. инструментов, обнаружение мошенничества. Биология Машинный перевод Классификация видов, Разделение текста на анализ генетических данных. предложения, группировка слов с похожим значением. Заключение и рекомендации по использованию Иерархическая кластеризация — мощный инструмент для анализа данных, но требует осторожного подхода к выбору параметров и интерпретации результатов.