ScholarGate
Assistent
Machine learning

Hierarkisk gruppering

Hierarkisk gruppering er en uovervåket metode som grupperer observasjoner i nestede klynger og tegner resultatet som et dendrogram, slik at antallet klynger ikke trenger å være fastsatt på forhånd. Dens agglomerative form hviler på objektivfunksjonskriteriet for gruppering introdusert av Joe Ward i 1963.

Åpne i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

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

+10 more

Kilder

  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

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 1). Hierarchical Agglomerative Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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

Referert av

ScholarGateHierarchical Clustering (Hierarchical Agglomerative Clustering). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/machine-learning/hierarchical-clustering · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026