cluster-analysis - スペクトル クラスタリングと階層的クラスタリング

Question

スペクトルクラスタリングよりも階層的クラスタリングを使用する利点があることを誰か説明してもらえますか? それらがどのように機能するかは知っていますが、スペクトル クラスタリングよりも階層的クラスタリングを使用する方がよい状況を知りたいです。

Answer 1

階層的クラスタリング:

• 分類学的データに適しています。
• すべてのデータ ポイントを含む 1 つのクラスターになるまで、同様のポイントを接続し続けます。
• すべてのデータを組み合わせた後に得られるグループ化から、樹状図と呼ばれます。
• 必要なクラスターの数に応じて、デンドログラムをレベルでカットします。

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スペクトル クラスタリング:

• K 平均法および密度ベースのクラスタリングがこれらの場合に失敗するため、複雑な形状のデータをクラスタリングするためのものです。
• データ ポイントをグラフの頂点として扱い、十分に近い頂点を接続します。したがって、ε 値も選択します。ε よりも近いすべての頂点が接続されます。
• 階層クラスタリングとは異なり、完全に接続された単一のグラフは得られません (高い ε 値を取り、非接続コンポーネントがない場合を除きます)。代わりに、それぞれがクラスターを表す複数の接続されたコンポーネントを取得します。