La agrupació jeràrquica és el mètode més popular i utilitzat per analitzar les dades de les xarxes socials. En aquest mètode, els nodes es comparen entre si en funció de la seva similitud. Els grups més grans es creen unint grups de nodes en funció de la seva similitud.
Quan utilitzar l'agrupació jeràrquica en comparació amb K significa?
Una agrupació jeràrquica és un conjunt de clústers imbricats que s'organitzen com un arbre. K significa que l'agrupació funciona bé quan l'estructura dels grups és hiperesfèrica (com el cercle en 2D, l'esfera en 3D). La agrupació jeràrquica no funciona tan bé com, k vol dir que la forma dels grups és hiperesfèrica.
Quan hauria d'utilitzar l'agrupació jeràrquica?
La agrupació jeràrquica és una tècnica potent que permet crear estructures d'arbre a partir de similituds de dades. Ara podeu veure com es relacionen els diferents subclústers entre si i a quina distància es troben els punts de dades.
Quan no faries servir l'agrupació jeràrquica?
Els punts febles són que poques vegades proporciona la millor solució, implica moltes decisions arbitràries, no funciona amb dades que f alten, funciona malament amb tipus de dades mixtes, no funciona bé en conjunts de dades molt grans, i la seva sortida principal, el dendrograma, s'interpreta malament.
Quins són els avantatges de l'agrupació jeràrquica?
Puntos forts de l'agrupació jeràrquica
- Ho ésper entendre i implementar.
- No hem d'especificar prèviament cap nombre concret de clústers. …
- Poden correspondre a una classificació significativa.
- Fàcil de decidir el nombre de clústers només mirant el Dendrograma.
