Número Ótimo de Clusters
Diferente do K-means, a clusterização hierárquica não produz diretamente um número fixo de clusters. Em vez disso, ela gera uma hierarquia. É necessário um método para decidir onde cortar o dendrograma para obter o número desejado de clusters.
Métodos para Determinar o Número de Clusters
Para determinar o número ótimo de clusters, vários métodos são comumente utilizados, incluindo a visualização do dendrograma, o método do cotovelo e o método da silhueta.
Visualização do Dendrograma
Este método envolve a inspeção visual do dendrograma em busca dos maiores intervalos verticais que não são cruzados por linhas horizontais. O número de clusters pode ser deduzido a partir da quantidade de linhas verticais que esses intervalos abrangem. No entanto, este método é subjetivo e depende fortemente da interpretação visual.
Método do Cotovelo (utilizando a soma dos quadrados intra-cluster - WCSS)
Nesta abordagem, realiza-se a clusterização hierárquica para uma faixa de números de clusters e calcula-se o WCSS para cada um. Ao plotar os valores de WCSS em relação ao número de clusters, é possível identificar um ponto de "cotovelo" no gráfico. Esse ponto indica um bom equilíbrio entre minimizar o WCSS e evitar um número excessivo de clusters, semelhante ao método do cotovelo no K-means.
Método da Silhueta
Este método envolve o cálculo dos escores de silhueta para diferentes números de clusters ao cortar o dendrograma em várias alturas. O número ótimo de clusters é aquele que corresponde ao maior escore médio de silhueta.
O cálculo do WCSS e dos escores de silhueta para clusterização hierárquica pode ser computacionalmente custoso, especialmente para conjuntos de dados grandes.
Ao escolher o número de clusters, seu entendimento dos dados e do problema que está tentando resolver também deve orientar sua escolha.
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Visualização do Dendrograma
Este método envolve a inspeção visual do dendrograma em busca dos maiores intervalos verticais que não são cruzados por linhas horizontais. O número de clusters pode ser deduzido a partir da quantidade de linhas verticais que esses intervalos abrangem. No entanto, este método é subjetivo e depende fortemente da interpretação visual.
Método do Cotovelo (utilizando a soma dos quadrados intra-cluster - WCSS)
Nesta abordagem, realiza-se a clusterização hierárquica para uma faixa de números de clusters e calcula-se o WCSS para cada um. Ao plotar os valores de WCSS em relação ao número de clusters, é possível identificar um ponto de "cotovelo" no gráfico. Esse ponto indica um bom equilíbrio entre minimizar o WCSS e evitar um número excessivo de clusters, semelhante ao método do cotovelo no K-means.
Método da Silhueta
Este método envolve o cálculo dos escores de silhueta para diferentes números de clusters ao cortar o dendrograma em várias alturas. O número ótimo de clusters é aquele que corresponde ao maior escore médio de silhueta.
O cálculo do WCSS e dos escores de silhueta para clusterização hierárquica pode ser computacionalmente custoso, especialmente para conjuntos de dados grandes.
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