Machine learning

Phân cụm phân cấp

Phân cụm phân cấp là một phương pháp không giám sát nhằm nhóm các quan sát thành các cụm lồng nhau và biểu diễn kết quả dưới dạng cây đồ thị (dendrogram), do đó số lượng cụm không cần phải cố định trước. Hình thức kết tụ của nó dựa trên tiêu chí nhóm hàm mục tiêu do Joe Ward giới thiệu vào năm 1963.

Mở trong MethodMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

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

+10 more

Nguồn tài liệu

  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

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 1). Hierarchical Agglomerative Clustering. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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

Được tham chiếu bởi

ScholarGateHierarchical Clustering (Hierarchical Agglomerative Clustering). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/machine-learning/hierarchical-clustering · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026