Was bedeutet "Agglomerative Clustering"?
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Agglomerative Clustering ist ne Methode, um Datenpunkte in Cluster zu gruppieren. Es fängt damit an, dass jeder Datenpunkt sein eigenes Cluster ist und dann werden immer wieder die nächsten Cluster zusammengelegt. Dieser Prozess geht weiter, bis alle Datenpunkte in ein großes Cluster kombiniert sind oder eine bestimmte Anzahl von Clustern erreicht wird.
So funktioniert's
- Starte mit einzelnen Punkten: Jeder Datenpunkt ist erstmal ein eigenes, separates Cluster.
- Finde die nächsten Cluster: Die Technik sucht nach den zwei Clustern, die am nächsten zueinander sind.
- Cluster zusammenlegen: Die nächsten Cluster-Paare werden zu einem größeren Cluster kombiniert.
- Wiederholen: Dieser Zusammenlegungsprozess geht weiter, bis die gewünschte Anzahl an Clustern gebildet ist.
Wichtige Merkmale
- Flexible Distanzmessungen: Die Methode kann unterschiedliche Wege nutzen, um zu messen, wie nah Cluster beieinander sind, wie zum Beispiel Distanz oder Ähnlichkeit.
- Hierarchische Struktur: Agglomeratives Clustering erstellt eine Struktur, die zeigt, wie die Cluster miteinander verbunden sind, wie ein Baum.
Anwendungen
Agglomeratives Clustering ist in verschiedenen Bereichen nützlich, wo ähnliche Items gruppiert werden müssen. Es kann in der Bildverarbeitung, Marktforschung und vielen anderen Bereichen angewendet werden, um Muster oder Gruppierungen in Daten zu finden.