हायरार्किकल क्लस्टरिंग की बुनियाद

Python में क्लस्टर विश्लेषण

Shaumik Daityari

Business Analyst

linkage से डिस्टेंस मैट्रिक्स बनाना

scipy.cluster.hierarchy.linkage(observations, 
                                method='single', 
                                metric='euclidean', 
                                optimal_ordering=False
)

method: क्लस्टर्स की निकटता कैसे निकालें
metric: डिस्टेंस मेट्रिक
optimal_ordering: डेटा पॉइंट्स का क्रम

कौन-सा method उपयोग करें?

'single': दो सबसे नज़दीकी ऑब्जेक्ट्स पर आधारित
'complete': दो सबसे दूर ऑब्जेक्ट्स पर आधारित
'average': सभी ऑब्जेक्ट्स के एरिथमेटिक मीन पर आधारित
'centroid': सभी ऑब्जेक्ट्स के ज्योमेट्रिक मीन पर आधारित
'median': सभी ऑब्जेक्ट्स के मीडियन पर आधारित
'ward': सम ऑफ स्क्वेयर्स पर आधारित

fcluster से क्लस्टर लेबल बनाना

scipy.cluster.hierarchy.fcluster(distance_matrix, 
                                 num_clusters,
                                 criterion
)

distance_matrix: linkage() का आउटपुट
num_clusters: क्लस्टर्स की संख्या
criterion: क्लस्टर बनाने की थ्रेशोल्ड कैसे तय करें

ward method के साथ hierarchical clustering

single method के साथ hierarchical clustering

complete method के साथ hierarchical clustering

method चुनने पर अंतिम विचार

सभी के लिए एक सही method नहीं है
डेटा के वितरण को ध्यान से समझना ज़रूरी है

आइए कुछ अभ्यास करें

Python में क्लस्टर विश्लेषण

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