В этом уроке мы рассмотрим тему иерархической кластеризации в обучении без учителя . Мы обсудим концепцию иерархической кластеризации и ее отличия от других методов кластеризации, включая методы агломерации и разделения. Мы проведем вас через шаги, связанные с агломеративной кластеризацией, такие как инициализация, расчет расстояния, объединение кластеров, создание дендрограммы и определение количества кластеров. Чтобы помочь вам лучше понять процесс, также предоставляются примеры кода..

Иерархическая кластеризация — это популярный неконтролируемый алгоритм машинного обучения, используемый для группировки похожих точек данных вместе. Это простой, но мощный алгоритм, который создает иерархию кластеров путем многократного слияния наиболее похожих кластеров. Иерархическая кластеризация может быть выполнена двумя способами: агломеративной кластеризацией и разделительной кластеризацией. Агломеративная кластеризация является наиболее часто используемым типом иерархической..

Это один из довольно интересных методов кластеризации в неконтролируемом машинном обучении. Давайте начнем узнавать больше об алгоритме, задействованном в нем, и его реализации. Что такое кластеризация? Кластеризация — это стратегия группировки похожих объектов таким образом, чтобы объекты в одной категории были более похожи, чем объекты в других группах. Кроме того, кластер представляет собой набор связанных элементов. Типы кластеризации: Кластеризация K-средних..

ИЕРАРХИЧЕСКОЕ АГЛОМЕРАТИВНОЕ КЛАСТЕРИРОВАНИЕ: Код реализации на Python: https://github.com/mrinalyadav7-atom/Text_clustering-Numo-Uno-/tree/master/Agglomerative Также известен как восходящий подход или иерархическая агломеративная кластеризация (HAC). Структура, которая является более информативной, чем неструктурированный набор кластеров, возвращаемый плоской кластеризацией. Этот алгоритм кластеризации не требует от нас предварительного указания количества кластеров...