El “agrupamiento jerárquico” hace exactamente lo que ha pedido. El final del análisis le dará un “dendograma” (una estructura en forma de árbol) que se parece a:
Enfoques que puede seguir:
- ¿Cuáles son las mejores universidades para estudiar visión artificial con un enfoque en aprendizaje profundo?
- ¿Es el modelo de análisis factorial una versión multivariada del modelo de mezcla gaussiana?
- ¿Cuáles son algunas aplicaciones de los modelos gráficos probabilísticos?
- ¿Tiene sentido la regularización (L2, abandono, etc.) alguna vez para datos muy ruidosos, pero también abundantes, como series de tiempo financieras?
- ¿Existe un equivalente de imagen (lenguaje de programación probabilístico del MIT para la percepción de la escena) para PNL?
- AGNES (aglomerativo): primero considerará cada archivo como un clúster y luego los convergerá recursivamente hasta que haya un clúster.
- DIANA (divisivo): considerará todos los archivos combinados como un gran clúster y luego los dividirá recursivamente hasta que cada archivo sea un clúster.
Tenga en cuenta que hay varios procesos que puede adoptar para cualquiera de estos enfoques, incluidos;
- “enlace único” (considera la distancia mínima entre dos grupos durante cada fusión / división),
- “enlace completo” (considera la distancia máxima durante cada fusión / división),
- “basado en centroide” (considera la distancia entre centros durante cada fusión / división)
- “error al cuadrado” (considera la distancia que se minimiza entre todos los elementos de los dos grupos durante cada fusión / división)
- y muchos más.
Ventaja del clúster jerárquico para su tarea: es determinista. Por lo tanto, sea cual sea el proceso de enfoque que utilice, obtendrá el mismo resultado de manera consistente.
Desventaja de la agrupación jerárquica para su tarea: depende de usted elegir el enfoque y el proceso, teniendo en cuenta que cada una de las 8 combinaciones posibles de enfoque-proceso le dará resultados diferentes entre sí.
