Hierarchisches Clustering ist die beliebteste und am weitesten verbreitete Methode, Daten sozialer Netzwerke zu analysieren. Bei diesem Verfahren werden Knoten anhand ihrer Ähnlichkeit miteinander verglichen. Größere Gruppen werden gebildet, indem Gruppen von Knoten basierend auf ihrer Ähnlichkeit zusammengefügt werden.
Wann verwendet man hierarchisches Clustering im Vergleich zu K-Means?
Ein hierarchisches Clustering ist eine Menge verschachtelter Cluster, die als Baum angeordnet sind. K bedeutet, dass Clustering gut funktioniert wenn die Struktur der Cluster hyperkugelförmig ist (wie ein Kreis in 2D, eine Kugel in 3D). Hierarchisches Clustering funktioniert nicht so gut, k bedeutet, wenn die Form der Cluster hyperkugelförmig ist.
Wann sollte ich hierarchisches Clustering verwenden?
Hierarchisches Clustering ist eine leistungsstarke Technik, ermöglicht es Ihnen, Baumstrukturen aus Datenähnlichkeiten zu erstellen. Sie können jetzt sehen, wie verschiedene Untercluster miteinander in Beziehung stehen und wie weit Datenpunkte voneinander entfernt sind.
Wann würden Sie hierarchisches Clustering nicht verwenden?
Die Schwächen sind, dass es selten die beste Lösung liefert, es beinh altet viele willkürliche Entscheidungen, es funktioniert nicht mit fehlenden Daten, es funktioniert schlecht mit gemischten Datentypen, it funktioniert bei sehr großen Datensätzen nicht gut, und seine Hauptausgabe, das Dendrogramm, wird häufig falsch interpretiert.
Welche Vorteile bietet hierarchisches Clustering?
Stärken des hierarchischen Clusterings
- Es istzu verstehen und umzusetzen.
- Wir müssen keine bestimmte Anzahl von Clustern vorgeben. …
- Sie können einer sinnvollen Klassifizierung entsprechen.
- Einfache Bestimmung der Anzahl der Cluster durch bloßes Betrachten des Dendrogramms.
