Ограничения иерархической кластеризации

Кластерный анализ на Python

Shaumik Daityari

Business Analyst

Измерение скорости иерархической кластеризации

Модуль timeit
Измерение скорости метода .linkage()
Использование случайно сгенерированных точек
Несколько итераций для экстраполяции

Использование модуля timeit

from scipy.cluster.hierarchy import linkage
import pandas as pd
import random, timeit

points = 100
df = pd.DataFrame({'x': random.sample(range(0, points), points),
                   'y': random.sample(range(0, points), points)})

%timeit linkage(df[['x', 'y']], method = 'ward', metric = 'euclidean')

1.02 ms ± 133 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

Сравнение времени выполнения метода linkage

Время выполнения растёт с числом точек
Квадратичный рост времени выполнения
Неприменимо для больших наборов данных

Давайте потренируемся!

Кластерный анализ на Python