Hierarchical Methods

Kategori: Data Mining , 08 Kasım 2019 , JanFranco


b) Hiyerarşik Kümeleme Yöntemleri

Bu kümeleme yaklaşımında, veri örnekleri arasında iç içe bir gruplama ilişkisi kullanılarak, farklı grupların benzerlik seviyeleri ağaç yapısı şeklinde gösterilir. Hiyerarşik kümeleme yöntemleri ikiye ayrılır: Birleştirici hiyerarşik kümeleme, Ayrıştırıcı hiyerarşik kümeleme

Adım0 Adım1 Adım2  Adım3       Adım4


  \
   a,b -----------------
  /                           \
b                              \
                                 a,b,c,d,e
c ---------------          /  
                     \        /
                      c,d,e
d     -----          /  
              \       /    
               d,e --
             / 
e    -----

Adım4 Adım3 Adım2  Adım1 Adım0

Birleştirici hiyerarşik kümeleme: Matris üzerinde tek bir küme kalana kadar devam eder. Yukarıdaki grafik üzerinden örnek vermek gerekirse, sağdan sola doğru adım adım gider.

Ayrıştırıcı hiyerarşik kümeleme: Yukarıdaki grafik üzerinden örnek vermek gerekirse, soldan sağa doğru adım adım gider.

Bu yöntemin avantajları:

* Anlaması ve gerçekleştirmesi kolaydır.
* Küme sayısının baştan belirlenmesine gerek yoktur.

Dezavantajları:

* Zaman karmaşıklığı O(n2logn)'dir.
* Aykırıklıklar veya gürültüler performansı düşürür.


Sonraki Yazı: Testing and Validation
Yorumlar

Henüz bir yorum bulunmuyor.
Yorum bırakın