Le clustering hiérarchique est la méthode la plus populaire et la plus largement utilisée pour analyser les données des réseaux sociaux. Dans cette méthode, les nœuds sont comparés les uns aux autres en fonction de leur similarité. Des groupes plus grands sont construits en joignant des groupes de nœuds en fonction de leur similarité.
Quand utiliser le clustering hiérarchique par rapport à K signifie ?
Un clustering hiérarchique est un ensemble de clusters imbriqués organisés en arbre. K signifie que le clustering fonctionne bien lorsque la structure des clusters est hyper sphérique (comme un cercle en 2D, une sphère en 3D). Le clustering hiérarchique ne fonctionne pas aussi bien que, k signifie lorsque la forme des clusters est hyper sphérique.
Quand dois-je utiliser le clustering hiérarchique ?
Le clustering hiérarchique est une technique puissante qui vous permet de construire des structures arborescentes à partir de similarités de données. Vous pouvez maintenant voir comment les différents sous-clusters sont liés les uns aux autres et à quelle distance les points de données sont les uns des autres.
Quand n'utiliseriez-vous pas le clustering hiérarchique ?
Les faiblesses sont qu'il fournit rarement la meilleure solution, il implique beaucoup de décisions arbitraires, il ne fonctionne ne fonctionne pas avec des données manquantes, il fonctionne mal avec des types de données mixtes, il ne fonctionne pas bien sur de très grands ensembles de données, et sa sortie principale, le dendrogramme, est souvent mal interprétée.
Quels sont les avantages du clustering hiérarchique ?
Atouts du clustering hiérarchique
- C'està comprendre et à mettre en œuvre.
- Nous n'avons pas besoin de spécifier à l'avance un nombre particulier de clusters. …
- Ils peuvent correspondre à une classification significative.
- Décider facilement du nombre de grappes en regardant simplement le dendrogramme.
