Иерархическая кластеризация
Иерархическая кластеризация — это метод обучения без учителя, который группирует наблюдения во вложенные кластеры и отображает результат в виде дендрограммы, поэтому количество кластеров не обязательно должно быть фиксировано заранее. Ее агломеративная форма основана на критерии группировки целевой функции, введенном Джо Уордом в 1963 году.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+10 more
Источники
- 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 цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Hierarchical Agglomerative Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- DBSCANМашинное обучение↔ compare
- Факторный анализСтатистика исследований↔ compare
- Модель гауссовских смесейМашинное обучение↔ compare
- Анализ главных компонентМашинное обучение↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →