Ієрархічна кластеризація

Ієрархічна кластеризація: запорука точної та ефективної класифікації даних для аналізу та статистичних розрахунків

Що таке ієрархічна кластеризація?

Ієрархічна кластеризація (ІК) — це метод кластерного аналізу, який будує послідовність кластерів, починаючи з індивідуальних кластерів і просуваючись до більш узагальнених, утворюючи ієрархічну структуру. ІК дозволяє аналізувати великі обсяги даних та виявляти схожість між об’єктами, що містяться у цих даних.

Види ієрархічної кластеризації

Існують два основних типи ієрархічної кластеризації:
Агломеративна ієрархічна кластеризація: починає з кожного об'єкта як окремого кластера та поступово об'єднує їх доки не залишається один кластер, що містить усі об'єкти.
Дивізійна ієрархічна кластеризація: розпочинається з усіх об’єктів, які об’єднані в єдиний кластер, і поступово поділяє його на більш дрібні, поки кожен об’єкт не буде в окремому кластері.

Стратегії ієрархічної кластеризації

Існують різні стратегії для побудови ієрархічної кластеризації, найпоширенішими з яких є:
Повний зв’язок (Complete linkage): Відстань між двома кластерами визначається як максимальна відстань між будь-якою парою об’єктів з цих кластерів.
Середній зв’язок (Average linkage): Визначається як середня відстань між усіма парами об’єктів з цих кластерів.
Зв’язок за центроїдом (Centroid linkage): Визначається як відстань між центроїдами цих кластерів.
Зв’язок за Уордом (Ward’s linkage): Визначається як збільшення дисперсії, коли два кластери об’єднуються.

Переваги та недоліки ієрархічної кластеризації

Переваги:

• Можливість візуалізувати структуру даних за допомогою дендрограми, яка відображає ієрархічні відносини між кластерами.
• Можливість поступово об’єднувати або розділяти кластери для знаходження оптимального рішення.
• Надає гнучкість у виборі стратегії побудови кластеризації для отримання різних результатів.
• Можливість знаходити різні рівні кластеризації даних, що дозволяє аналізувати дані на різних рівнях деталізації.

Недоліки:

• Не може бути застосована до даних з великою кількістю об’єктів, оскільки обчислювальна складність зростає із збільшенням кількості об’єктів.
• Результати кластеризації можуть залежить від обраної стратегії та відстані, що використовується для вимірювання схожості між об'єктами.
• Алгоритм може бути чутливим до шуму та вибраних відстаней схожості.

Висновок

Ієрархічна кластеризація є потужним інструментом для аналізу даних, який дозволяє виявляти приховані структури та відносини в даних. Однак важливо ретельно підходити до вибору стратегії кластеризації та враховувати обмеження методу.

Часті запитання

• Що таке ієрархічна кластеризація?
• Які є види ієрархічної кластеризації?
• Які стратегії існують для побудови ієрархічної кластеризації?
• Які переваги та недоліки ієрархічної кластеризації?
• Коли доцільно використовувати ієрархічну кластеризацію?