Número Óptimo de Clústeres
A diferencia de K-means, el agrupamiento jerárquico no produce directamente un número fijo de clústeres. En su lugar, genera una jerarquía. Es necesario un método para decidir dónde cortar el dendrograma y así obtener el número deseado de clústeres.
Métodos para determinar el número de clústeres
Para determinar el número óptimo de clústeres, se utilizan comúnmente varios métodos, incluyendo la visualización del dendrograma, el método del codo y el método del silhouette.
Visualización del dendrograma
Este método consiste en inspeccionar visualmente el dendrograma en busca de los mayores huecos verticales que no estén cruzados por líneas horizontales. El número de clústeres puede deducirse a partir de la cantidad de líneas verticales que abarcan estos huecos. Sin embargo, este método es subjetivo y depende en gran medida de la interpretación visual.
Método del codo (utilizando la suma de cuadrados intra-clúster - WCSS)
En este enfoque, se realiza un agrupamiento jerárquico para un rango de números de clústeres y se calcula el WCSS para cada uno. Al graficar los valores de WCSS frente al número de clústeres, se puede identificar un punto de "codo" en la gráfica. Este punto indica un buen equilibrio entre minimizar el WCSS y evitar un número excesivo de clústeres, de manera similar al método del codo en K-means.
Método del silhouette
Este método implica calcular puntuaciones silhouette para diferentes números de clústeres cortando el dendrograma a varias alturas. El número óptimo de clústeres es aquel que corresponde a la mayor puntuación promedio de silhouette.
El cálculo de WCSS y las puntuaciones silhouette para el agrupamiento jerárquico puede ser computacionalmente costoso, especialmente para conjuntos de datos grandes.
Al elegir el número de clústeres, también debe guiar su elección la comprensión que tenga de los datos y del problema que intenta resolver.
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Can you explain how to interpret a dendrogram to choose the number of clusters?
What are the steps to calculate the silhouette score for hierarchical clustering?
How does the elbow method work differently in hierarchical clustering compared to K-means?
Awesome!
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A diferencia de K-means, el agrupamiento jerárquico no produce directamente un número fijo de clústeres. En su lugar, genera una jerarquía. Es necesario un método para decidir dónde cortar el dendrograma y así obtener el número deseado de clústeres.
Métodos para determinar el número de clústeres
Para determinar el número óptimo de clústeres, se utilizan comúnmente varios métodos, incluyendo la visualización del dendrograma, el método del codo y el método del silhouette.
Visualización del dendrograma
Este método consiste en inspeccionar visualmente el dendrograma en busca de los mayores huecos verticales que no estén cruzados por líneas horizontales. El número de clústeres puede deducirse a partir de la cantidad de líneas verticales que abarcan estos huecos. Sin embargo, este método es subjetivo y depende en gran medida de la interpretación visual.
Método del codo (utilizando la suma de cuadrados intra-clúster - WCSS)
En este enfoque, se realiza un agrupamiento jerárquico para un rango de números de clústeres y se calcula el WCSS para cada uno. Al graficar los valores de WCSS frente al número de clústeres, se puede identificar un punto de "codo" en la gráfica. Este punto indica un buen equilibrio entre minimizar el WCSS y evitar un número excesivo de clústeres, de manera similar al método del codo en K-means.
Método del silhouette
Este método implica calcular puntuaciones silhouette para diferentes números de clústeres cortando el dendrograma a varias alturas. El número óptimo de clústeres es aquel que corresponde a la mayor puntuación promedio de silhouette.
El cálculo de WCSS y las puntuaciones silhouette para el agrupamiento jerárquico puede ser computacionalmente costoso, especialmente para conjuntos de datos grandes.
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