Il clustering gerarchico è il metodo più diffuso e utilizzato per analizzare i dati dei social network. In questo metodo, i nodi vengono confrontati tra loro in base alla loro somiglianza. I gruppi più grandi vengono creati unendo gruppi di nodi in base alla loro somiglianza.
Quando usare il clustering gerarchico rispetto a K significa?
Un clustering gerarchico è un insieme di cluster nidificati disposti come un albero. K significa che il raggruppamento funziona bene quando la struttura dei gruppi è ipersferica (come il cerchio in 2D, la sfera in 3D). Il raggruppamento gerarchico non funziona bene poiché, k significa quando la forma dei gruppi è ipersferica.
Quando dovrei usare il clustering gerarchico?
Il clustering gerarchico è una tecnica potente che ti consente di costruire strutture ad albero dalle somiglianze di dati. Ora puoi vedere in che modo i diversi sottocluster sono correlati tra loro e quanto sono distanti i punti dati.
Quando non useresti il clustering gerarchico?
I punti deboli sono che raramente fornisce la soluzione migliore, implica molte decisioni arbitrarie, non funziona con dati mancanti, funziona male con tipi di dati misti, non funziona bene su insiemi di dati molto grandi e il suo output principale, il dendrogramma, è comunemente interpretato erroneamente.
Quali sono i vantaggi del clustering gerarchico?
Forze del raggruppamento gerarchico
- Lo ècapire e implementare.
- Non dobbiamo pre-specificare un numero particolare di cluster. …
- Possono corrispondere a una classificazione significativa.
- Facile decidere il numero di cluster semplicemente guardando il Dendrogramma.
