Hierarchical clustering adalah metode yang paling populer dan banyak digunakan untuk menganalisis data jejaring sosial. Dalam metode ini, node dibandingkan satu sama lain berdasarkan kesamaannya. Grup yang lebih besar dibangun dengan menggabungkan grup node berdasarkan kesamaannya.
Kapan menggunakan pengelompokan hierarkis vs cara K?
Pengelompokan hierarkis adalah kumpulan klaster bersarang yang disusun sebagai pohon. K Berarti pengelompokan ditemukan bekerja dengan baik ketika struktur cluster hiperspherical (seperti lingkaran dalam 2D, bola dalam 3D). Pengelompokan hierarkis tidak berfungsi dengan baik, k berarti ketika bentuk cluster hiper spherical.
Kapan saya harus menggunakan pengelompokan hierarkis?
Hierarchical clustering adalah teknik ampuh yang memungkinkan Anda untuk membangun struktur pohon dari kesamaan data. Sekarang Anda dapat melihat bagaimana sub-cluster yang berbeda berhubungan satu sama lain, dan seberapa jauh titik datanya.
Kapan Anda tidak akan menggunakan pengelompokan hierarkis?
Kelemahannya adalah jarang memberikan solusi terbaik, melibatkan banyak keputusan sewenang-wenang, tidak bekerja dengan data yang hilang, bekerja buruk dengan tipe data campuran, itu tidak bekerja dengan baik pada kumpulan data yang sangat besar, dan keluaran utamanya, dendrogram, biasanya disalahartikan.
Apa manfaat pengelompokan hierarkis?
Kekuatan Pengelompokan Hirarki
- Ituuntuk memahami dan menerapkan.
- Kami tidak perlu menentukan jumlah cluster tertentu sebelumnya. …
- Mereka mungkin sesuai dengan klasifikasi yang bermakna.
- Mudah untuk menentukan jumlah cluster hanya dengan melihat Dendrogram.
