Статьи

Главная › Новости

Ієрархічна кластеризація

Опубликовано: 03.06.2023

Ієрархічна кластеризація є одним з найпоширеніших методів аналізу даних, який використовується для групування об'єктів на основі їх схожості. Цей метод дозволяє створити ієрархічну структуру кластерів, де схожі об'єкти знаходяться в одному кластері, а відмінні - у різних.

Ієрархічна кластеризація може бути розбита на два типи: агломеративну та дивізивну. Агломеративна кластеризація починається з кожного об'єкта, який розглядається як окремий кластер, і поступово об'єднує схожі кластери до тих пір, поки не буде отримана одна велика група. Дивізивна кластеризація, навпаки, починається з одного великого кластера і розбиває його на менші групи до тих пір, поки не будуть отримані окремі об'єкти.

Ієрархічна кластеризація використовує різні метрики для визначення схожості між об'єктами. Найпоширенішою метрикою є Евклідова відстань, яка вимірює відстань між двома точками у просторі. Інші метрики, такі як Манхеттенська відстань та Косинусна схожість, також використовуються залежно від типу даних та вимог аналізу.

Ієрархічна кластеризація може бути використана в різних галузях, таких як медицина, біологія, соціологія та маркетинг . В медицині, наприклад, цей метод може бути застосований для класифікації пацієнтів за схожістю симптомів та лікуванням. В маркетингу, він може допомогти виявити схожість між споживачами та розробити цільові групи для рекламних кампаній.

У підсумку, ієрархічна кластеризація є потужним інструментом для групування об'єктів на основі їх схожості. Цей метод дозволяє створити ієрархічну структуру кластерів, що дає можливість отримати детальну інформацію про схожість та відмінність між об'єктами. Застосування ієрархічної кластеризації може бути корисним у багатьох галузях , де необхідно класифікувати та аналізувати великі обсяги даних.