Некоторые основные различия между иерархической кластеризацией и алгоритмом k-средних:
Количество кластеров. 14Алгоритм k-средних требует заранее заданного количества кластеров. 13Иерархическая кластеризация не предполагает фиксированного количества кластеров. 1
Принцип работы. 3Агломеративная кластеризация начинается с каждого объекта как отдельного кластера и постепенно объединяет их, пока не останется один кластер. 3Дивизионная кластеризация, наоборот, начинает с одного большого кластера и постепенно разделяет его на меньшие кластеры. 3
Визуализация. 34Алгоритм k-средних не предоставляет удобную визуализацию, так как его результат зависит от выбора начальных (случайных) кластеров. 4Иерархическая кластеризация предоставляет визуализацию в виде дендрограммы, которая позволяет увидеть разбиения, полученные для каждого возможного числа кластеров. 4
Чувствительность к зашумленным данным. 5Алгоритм k-средних более чувствителен к зашумленным данным, чем иерархический метод. 5
Подход к работе с большими объёмами данных. 5Иерархическая кластеризация хуже подходит для кластеризации больших объёмов данных в сравнении с методом k-средних. 5 Это объясняется тем, что временная сложность алгоритма линейна для метода k-средних (O(n)) и квадратична для метода иерархической кластеризации (O(n2)). 5
Ответ сформирован YandexGPT на основе текстов выбранных сайтов. В нём могут быть неточности.
Примеры полезных ответов Нейро на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Нейро.