Revisão de agrupamento hierárquico

Aprendizado não supervisionado em R

Hank Roark

Senior Data Scientist at Boeing

Revisão de agrupamento hierárquico

# Fitting various hierarchical clustering models
hclust.complete <- hclust(d, method = "complete")
hclust.average <- hclust(d, method = "average")
hclust.single <- hclust(d, method = "single")
Aprendizado não supervisionado em R

Métodos de ligação: complete e average

dendrogramas com ligações complete e average

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Agrupamento hierárquico

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Iteração

iterando para obter mais clusters

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Dendrograma

5 clusters e um dendrograma finalizado

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Como k-means e o agrupamento hierárquico diferem

k-means vs dendrograma

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Aspectos práticos

# Scale the data
pokemon.scaled <- scale(pokemon)

# Create hierarchical and k-means clustering models
hclust.pokemon <- hclust(dist(pokemon.scaled), method = "complete")
km.pokemon <- kmeans(pokemon.scaled, centers = 3,
                     nstart = 20, iter.max = 50)

# Compare results of the models
cut.pokemon <- cutree(hclust.pokemon, k = 3)
table(km.pokemon$cluster, cut.pokemon)
cut.pokemon

    1   2   3
1 242   1   0
2 342   1   0
3 204   9   1
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Vamos praticar!

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