Einführung in hierarchisches Clustering

Unüberwachtes Lernen in R

Hank Roark

Senior Data Scientist at Boeing

Hierarchisches Clustering

Anzahl der Cluster ist vorher unbekannt
Zwei Arten: bottom-up und top-down, in diesem Kurs bottom-up

Einfaches Beispiel

fünf Punkte

Fünf Cluster

jeder Punkt ist ein Cluster

Vier Cluster

vier Cluster, ein Cluster mit zwei Punkten

Drei Cluster

drei Cluster, zwei Cluster mit je zwei Punkten und einer mit einem Punkt

Zwei Cluster

zwei Cluster, ein Cluster mit 3 Punkten und einer mit 2 Punkten

Ein Cluster

ein Cluster, der alle Punkte enthält

Hierarchisches Clustering in R

# Calculates similarity as Euclidean distance 
# between observations
dist_matrix <- dist(x)

# Returns hierarchical clustering model
hclust(d = dist_matrix)

Call:
hclust(d = s)

Cluster method   : complete 
Distance         : euclidean 
Number of objects: 50

Lass uns üben!

Unüberwachtes Lernen in R