Agrupamento Hierárquico
O agrupamento hierárquico é um método não supervisionado que agrupa observações em clusters aninhados e desenha o resultado como um dendrograma, de modo que o número de clusters não precisa ser fixado antecipadamente. Sua forma aglomerativa baseia-se no critério de agrupamento por função objetivo introduzido por Joe Ward em 1963.
Leia o método completo
Entre com uma conta gratuita para ler esta seção.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+10 more
Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 1). Hierarchical Agglomerative Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/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.
- DBSCANAprendizado de máquina↔ compare
- Análise FatorialEstatística para pesquisa↔ compare
- Modelo de Mistura GaussianaAprendizado de máquina↔ compare
- Análise de Componentes PrincipaisAprendizado de máquina↔ compare
Referenciado por
Encontrou um problema nesta página? Relate ou sugira uma correção →