Caracteristicas de un cluster

Clustering jerárquico

Aquí vamos a discutir el análisis de cluster en la minería de datos. Así que primero vamos a saber acerca de lo que es la agrupación en la minería de datos a continuación, su introducción y la necesidad de la agrupación en la minería de datos. También vamos a discutir los algoritmos y aplicaciones de análisis de clúster en la ciencia de datos. Más tarde vamos a aprender acerca de los diferentes enfoques en el análisis de clúster y los métodos de clustering de minería de datos.

En el clustering, un grupo de diferentes objetos de datos se clasifica como objetos similares. Un grupo significa un clúster de datos. Los conjuntos de datos se dividen en diferentes grupos en el análisis de cluster, que se basa en la similitud de los datos. Tras la clasificación de los datos en varios grupos, se asigna una etiqueta al grupo. Esto ayuda a adaptarse a los cambios al realizar la clasificación.

Hay muchos usos del análisis de clustering de datos, como el procesamiento de imágenes, el análisis de datos, el reconocimiento de patrones, la investigación de mercado y muchos más. Mediante el clustering de datos, las empresas pueden descubrir nuevos grupos en la base de datos de clientes. La clasificación de los datos también puede hacerse en función de los patrones de compra.

Objetivo de la agrupación

a cuatro dimensiones. Si se grafican los datos, utilizando símbolos diferentes para cada cluster creado por kmeans, se pueden identificar los puntos con valores de silueta pequeños, como aquellos puntos que están cerca de puntos de otros clusters.

  Para que sirven los memes

en cada iteración hasta que el algoritmo alcance un mínimo. El algoritmo utilizado en kmeans consta de dos fases. En este ejemplo, la segunda fase del algoritmo no realizó ninguna reasignación, lo que indica que

comenzó desde un conjunto diferente de centroides iniciales. Dependiendo del punto de partida, kmeans llegó a una de las dos soluciones diferentes. Sin embargo, la solución final que devuelve kmeans es la que tiene la menor suma total de distancias, sobre todas las réplicas. El tercer argumento de salida contiene la suma

de la solución anterior, de dos clústeres. El primer argumento de salida de silhouette contiene los valores de silueta para cada punto, que puede utilizar para comparar las dos soluciones cuantitativamente. La media

Dado que conocemos la especie de cada observación en los datos, puede comparar los clusters descubiertos por kmeans con las especies reales, para ver si las tres especies tienen características físicas discernibles. De hecho, como el siguiente

Agrupación de K-means

Supongamos que nos dan una base de datos de ‘n’ objetos y el método de partición construye ‘k’ particiones de datos. Cada partición representará un clúster y k ≤ n. Esto significa que clasificará los datos en k grupos, que satisfacen los siguientes requisitos

  Que es un enlace en internet

Este método crea una descomposición jerárquica del conjunto dado de objetos de datos. Podemos clasificar los métodos jerárquicos sobre la base de cómo se forma la descomposición jerárquica. En este caso hay dos enfoques

Este enfoque se conoce también como enfoque ascendente. En este, se comienza con cada objeto formando un grupo separado. Se sigue fusionando los objetos o grupos que están cerca unos de otros. Sigue haciéndolo hasta que todos los grupos se fusionan en uno solo o hasta que se cumple la condición de terminación.

Este enfoque también se conoce como enfoque descendente. En él, se comienza con todos los objetos de un mismo cluster. En la iteración continua, un cluster se divide en clusters más pequeños. Se baja hasta que cada objeto de un cluster o la condición de terminación se cumple. Este método es rígido, es decir, una vez que se ha realizado una fusión o división, no se puede deshacer.

Técnica de agrupación

Los análisis estadísticos se realizaron en R (R versión 3.6.0). Los datos continuos se expresan como medianas (rango intercuartil), y la tasa se expresa como recuentos (porcentajes). Se probó la distribución normal y la varianza homogénea para todos los datos. La prueba de distribución normal se realizó mediante la prueba de Shapiro-Wilk a través de la función shapiro.test() en R, y la prueba de homogeneidad de la varianza se realizó mediante la prueba de Bartlett a través de la función bartlett.test() en R. Las diferencias en las características entre los conglomerados se evaluaron mediante el análisis de la varianza para los valores continuos de distribución normal y de varianza homogénea, y la prueba no paramétrica de Kruskal-Wallis con la posprueba de Dunn para los valores continuos de varianzas no distribuidas normalmente y/o no homogéneas utilizando el paquete de R FSA (https://cran.r-project.org/package=FSA). La diferencia entre las tasas se comprobó mediante la prueba de la χ2 o la prueba exacta de Fisher para las variables categóricas. Las curvas de supervivencia se compararon mediante el análisis log-rank. Se utilizó el procedimiento de Benjamini-Hochberg para la correlación de comparaciones múltiples. Una p < 0,05 se consideró estadísticamente significativa. Los gráficos de caja y los gráficos de radar se compilaron utilizando los paquetes R ggpubr (https://cran.r-project.org/package=ggpubr) y fmsb (https://cran.r-project.org/package=fmsb), respectivamente.

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