Как работает иерархическая агломеративная кластеризация в машинном обучении?

Иерархическая агломеративная кластеризация в машинном обучении работает по принципу «снизу вверх». www.geeksforgeeks.org www.geeksforgeeks.org Алгоритм начинается с того, что каждая точка данных рассматривается как отдельный кластер. www.geeksforgeeks.org textarget.ru Затем на каждом шаге два самых близких кластера объединяются в один новый, и этот процесс продолжается до тех пор, пока все точки не окажутся в одном большом кластере. textarget.ru

Процесс агломеративной кластеризации включает следующие этапы: sky.pro

1. Инициализация. sky.pro Каждый объект рассматривается как отдельный кластер (всего n кластеров). sky.pro
2. Вычисление матрицы расстояний между всеми парами текущих кластеров. sky.pro
3. Поиск и объединение двух ближайших кластеров. sky.pro Для этого используется метрика расстояния, например, евклидово или манхэттенское расстояние. textarget.ru
4. Обновление матрицы расстояний с учётом образованного кластера. sky.pro
5. Повторение шагов 2–4 до тех пор, пока все объекты не объединятся в один кластер или не будет достигнуто заданное число кластеров. sky.pro

Главный результат иерархической кластеризации — дендрограмма, которая представляет собой дерево, где листья — это отдельные точки данных, а узлы — это моменты слияния кластеров. textarget.ru Высота каждого узла на диаграмме соответствует расстоянию, на котором произошло объединение. textarget.ru