K-means-Ergebnisse überprüfen

Clusteranalyse in R

Dmitriy (Dima) Gorenshteyn

Lead Data Scientist, Memorial Sloan Kettering Cancer Center

Drei Clustering-Ergebnisse

oes_clusters

Clusteranalyse in R

Die beiden Clustering-Methoden vergleichen

Hierarchisches Clustering k-means
Verwendete Distanz: fast beliebig nur euklidisch
Ergebnisse stabil: Ja Nein
# Cluster bewerten: Dendrogramm, Silhouette, Elbow Silhouette, Elbow
Rechenaufwand: relativ höher relativ niedriger

Clusteranalyse in R

Was hast du gelernt?

  • Kapitel 1:
    • Was ist Distanz
    • Warum Skalierung wichtig ist
  • Kapitel 2:
    • Wie Linkage funktioniert
    • Wie das Dendrogramm entsteht
    • Wie du deine Cluster analysierst
  • Kapitel 3:
    • Wie k-means funktioniert
    • Wie man k schätzt
    • Wie gut eine Beobachtung in einen Cluster passt
Clusteranalyse in R

Da gibt's noch mehr zu lernen

  • k-medoids
  • DBSCAN
  • OPTICS
Clusteranalyse in R

Glückwunsch!

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