Optimalt Antal Kluster
Till skillnad från K-means ger hierarkisk klustring inte direkt ett fast antal kluster. Istället skapas en hierarki. Du behöver en metod för att avgöra var du ska dela dendrogrammet för att erhålla önskat antal kluster.
Metoder för att bestämma antal kluster
För att avgöra det optimala antalet kluster används flera vanliga metoder, inklusive dendrogramvisualisering, armbågemetoden och silhuettmetoden.
Dendrogramvisualisering
Denna metod innebär att man visuellt inspekterar dendrogrammet för de största vertikala gapen som inte korsas av horisontella linjer. Antalet kluster kan härledas från antalet vertikala linjer som dessa gap omfattar. Dock är denna metod subjektiv och bygger mycket på visuell tolkning.
Armbågemetoden (med within-cluster sum of squares - WCSS)
I denna metod utförs hierarkisk klustring för ett intervall av klusterantal och WCSS beräknas för varje. Genom att plotta WCSS-värden mot antal kluster kan du identifiera en "armbåge" i diagrammet. Denna punkt indikerar en bra balans mellan att minimera WCSS och att undvika ett överdrivet antal kluster, liknande armbågemetoden i K-means.
Silhuettmetoden
Denna metod innebär att man beräknar silhuettvärden för olika antal kluster genom att dela dendrogrammet på olika höjder. Det optimala antalet kluster är det som motsvarar det högsta genomsnittliga silhuettvärdet.
Att beräkna WCSS och silhuettvärden för hierarkisk klustring kan vara beräkningsmässigt krävande, särskilt för stora datamängder.
Vid val av antal kluster bör även din förståelse för datan och det problem du försöker lösa vägleda ditt val.
Tack för dina kommentarer!
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
Awesome!
Completion rate improved to 2.94Optimalt Antal Kluster
Svep för att visa menyn
Till skillnad från K-means ger hierarkisk klustring inte direkt ett fast antal kluster. Istället skapas en hierarki. Du behöver en metod för att avgöra var du ska dela dendrogrammet för att erhålla önskat antal kluster.
Metoder för att bestämma antal kluster
För att avgöra det optimala antalet kluster används flera vanliga metoder, inklusive dendrogramvisualisering, armbågemetoden och silhuettmetoden.
Dendrogramvisualisering
Denna metod innebär att man visuellt inspekterar dendrogrammet för de största vertikala gapen som inte korsas av horisontella linjer. Antalet kluster kan härledas från antalet vertikala linjer som dessa gap omfattar. Dock är denna metod subjektiv och bygger mycket på visuell tolkning.
Armbågemetoden (med within-cluster sum of squares - WCSS)
I denna metod utförs hierarkisk klustring för ett intervall av klusterantal och WCSS beräknas för varje. Genom att plotta WCSS-värden mot antal kluster kan du identifiera en "armbåge" i diagrammet. Denna punkt indikerar en bra balans mellan att minimera WCSS och att undvika ett överdrivet antal kluster, liknande armbågemetoden i K-means.
Silhuettmetoden
Denna metod innebär att man beräknar silhuettvärden för olika antal kluster genom att dela dendrogrammet på olika höjder. Det optimala antalet kluster är det som motsvarar det högsta genomsnittliga silhuettvärdet.
Att beräkna WCSS och silhuettvärden för hierarkisk klustring kan vara beräkningsmässigt krävande, särskilt för stora datamängder.
Vid val av antal kluster bör även din förståelse för datan och det problem du försöker lösa vägleda ditt val.
Tack för dina kommentarer!
