Библиотека Cluster для агломеративной кластеризации и кластеризации k-mediods.
И k-medoids, и агломеративная иерархическая кластеризация могут использоваться для группировки похожих точек данных в кластеры, но они используют разные подходы для достижения этой цели. K-medoids — это метод разделения, который требует от пользователя заранее указать количество кластеров, а агломеративная иерархическая кластеризация — это иерархический метод, который строит иерархию кластеров и не потребовать от пользователя указать количество кластеров.
Агломеративная кластеризация — это подход «снизу вверх», при котором каждое наблюдение начинается в своем собственном кластере, а кластеры объединяются вверх по иерархии.
Алгоритм k-mediods использует только расстояния между точками данных, что позволяет использовать любую матрицу различий.
Функция pam (Разделение вокруг медоидов) в пакете кластера используется для вычисления k-медоидов набора данных. Как и hclust, он может напрямую принимать объект несходства, тем самым преодолевая ограничение использования только функции евклидова расстояния.
График силуэта представляет собой график силуэтов каждого наблюдения, сгруппированных по кластерам и отсортированных по убыванию силуэта. Эти графики отображают меру близости каждой точки в одном кластере к точкам в соседних кластерах. Этот показатель называется коэффициентом силуэта и имеет диапазон от -1 до 1.
Для работы алгоритма Агломеративной иерархической кластеризации нам необходимо определить различия между кластерами:
Отличия:
- Одиночная связь — минимальное расстояние между любыми двумя точками в разных кластерах, поэтому кластеры объединяются на основе ближайшей пары точек.
- Полная связь. Приоритет отдается наиболее удаленным точкам в каждом кластере, которые часто являются выбросами.
- Среднее различие — расстояние между кластерами, основанное на среднем попарном различии между элементами в двух кластерах.
Показатели несходства вычисляют расстояние или разницу между двумя объектами данных. Они необходимы для решения задач распознавания образов, таких как классификация и кластеризация.
