回顾 K-means 结果

R 中的聚类分析

Dmitriy (Dima) Gorenshteyn

Lead Data Scientist, Memorial Sloan Kettering Cancer Center

三种聚类结果

oes_clusters

R 中的聚类分析

两种聚类方法对比

层次聚类 k-means
使用距离： 几乎任意 仅欧氏
结果稳定： 是 否
评估簇数： 树状图、轮廓系数、肘部法 轮廓系数、肘部法
计算复杂度： 较高 较低

R 中的聚类分析

您学到了什么？

  • 第 1 章：
    • 什么是距离
    • 为何尺度重要
  • 第 2 章：
    • 连接如何工作
    • 树状图如何形成
    • 如何分析簇
  • 第 3 章：
    • k-means 如何工作
    • 如何估计 k
    • 如何评估观测与簇的匹配度
R 中的聚类分析

还有更多可学

  • k-medoids
  • DBSCAN
  • OPTICS
R 中的聚类分析

恭喜！

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