ScholarGate
Асистент
Machine learning

Йерархично групиране

Йерархичното групиране е метод без учител, който групира наблюденията в вложени клъстери и представя резултата като дендрограма, така че броят на клъстерите не е необходимо да бъде фиксиран предварително. Неговата агломеративна форма се основава на критерия за групиране чрез целева функция, въведен от Джо Уорд през 1963 г.

Отворете в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+10 more

Източници

  1. Ward, J. H. (1963). Hierarchical Grouping to Optimize an Objective Function. Journal of the American Statistical Association, 58(301), 236–244. DOI: 10.1080/01621459.1963.10500845

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 1). Hierarchical Agglomerative Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/machine-learning/hierarchical-clustering

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Цитиран в

ScholarGateHierarchical Clustering (Hierarchical Agglomerative Clustering). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/machine-learning/hierarchical-clustering · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026