Scagnostics - IWR

Matrixdiagramm – Hierarchisches Clustering
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Mit der Metrik können wir bestimmen, wie weit zwei Datenpunkte voneinander entfernt
sind. Im nächsten Schrit berechnen wir durch ein hierarchisches Clustering, welche Punkte
ähnlicher sind, als andere.
Im Unterschied zum Standardclustering hat das hierarchische Clustering kein vom Nutzer
spezifiziertes Abbruchkriterium (z.B. Anzahl der gesuchten Cluster) sondern verbindet
zumeist Botom-Up die Punkte miteinander in einer Hierarchie von Clustern.
Wichtiges Kriterium für das Clustering ist die
Art, wie Datenpunkte verbunden werden. Man
unterscheidet hier u.a.
– Complete linkage: größte Distanz
– Average linkage: mitlere Distanz
– Single linkage: kürzeste Distanz
Complete linkage findet eher kompakte/
sphärische Cluster, single linkage kann zu
langgezogenen Clustern führen.
[wikipedia]
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