Слайд 2Иерархическая кластеризация – алгоритмы таксономии (биологическая таксономия)
Дендограмма
Многомерное шкалирование
Карты Кохонена
![Иерархическая кластеризация – алгоритмы таксономии (биологическая таксономия) Дендограмма Многомерное шкалирование Карты Кохонена](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/891747/slide-1.jpg)
Слайд 3Типы иерархической кластеризации
Дивизимный (нисходящий)
Алгомеративный (восходящий)
![Типы иерархической кластеризации Дивизимный (нисходящий) Алгомеративный (восходящий)](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/891747/slide-2.jpg)
Слайд 4Для одноэлементных кластеров
Универсальная формула расстояние между кластерами. Ланс и Уильямс 1967 году
Расстояния
![Для одноэлементных кластеров Универсальная формула расстояние между кластерами. Ланс и Уильямс 1967 году Расстояния между кластерами](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/891747/slide-3.jpg)
между кластерами
Слайд 6Агломеративная кластеризация Ланса-Уильямса
![Агломеративная кластеризация Ланса-Уильямса](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/891747/slide-5.jpg)
Слайд 7Свойство монотонности
Теорема Миллигана 1997г.
Из перечисленных выше не является монотонным
![Свойство монотонности Теорема Миллигана 1997г. Из перечисленных выше не является монотонным](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/891747/slide-6.jpg)
Слайд 8Свойства растяжения и сжатия
Растягивающие
Сжимающие
Сохраняющие метрику пространства
Определяется через отношение
Гибкое расстояние
![Свойства растяжения и сжатия Растягивающие Сжимающие Сохраняющие метрику пространства Определяется через отношение Гибкое расстояние](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/891747/slide-7.jpg)
Слайд 9Свойство редуктивности
Ускорение алгоритма кластеризации
Определение Брюиноша 1978г.
Теорема Диде и Моро 1984г.
![Свойство редуктивности Ускорение алгоритма кластеризации Определение Брюиноша 1978г. Теорема Диде и Моро 1984г.](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/891747/slide-8.jpg)
Слайд 10Быстрая агломеративная кластеризация на основе редуктивности
![Быстрая агломеративная кластеризация на основе редуктивности](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/891747/slide-9.jpg)
Слайд 11Определение числа кластеров
Число кластеров
Ограничение
Выбор количество t множеств
![Определение числа кластеров Число кластеров Ограничение Выбор количество t множеств](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/891747/slide-10.jpg)
Слайд 12Достоинства и недостатки
Метод ближнего соседа обладает цепочечным эффектом
Метод дальнего соседа на раннем
![Достоинства и недостатки Метод ближнего соседа обладает цепочечным эффектом Метод дальнего соседа](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/891747/slide-11.jpg)
этапе может объединять довольно несхожие группы
Метод расстояние между центрами масс «золотая середина»
Метод Уорда чаще восстанавливает наилучшую кластеризацию
Слайд 13Источники
http://www.ccas.ru/voron/download/Clustering.pdf
https://yadi.sk/i/MelajPEXcG84H
http://logic.pdmi.ras.ru/~sergey/teaching/ml/11-cluster.pdf
![Источники http://www.ccas.ru/voron/download/Clustering.pdf https://yadi.sk/i/MelajPEXcG84H http://logic.pdmi.ras.ru/~sergey/teaching/ml/11-cluster.pdf](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/891747/slide-12.jpg)