계층적 군집화

군집 트리를 사용하여 관측값 그룹화

군집화는 여러 변수에 대해 유사한 값을 공유하는 관측값을 함께 그룹화하는 다변량 기법입니다. 이 방법을 사용하여 데이터의 군집 구조를 이해할 수 있습니다.

계층적 군집화는 군집을 연속해서 결합합니다. 이 방법은 각 관측값을 자체 군집화하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 각 단계에서 거리가 가장 가까운 두 군집을 단일 군집으로 결합합니다. 결과는 덴드로그램이라고 하는 트리로 표시됩니다.

일반적으로 계층적 군집화는 행 수가 수만 개 이하인 작은 데이터 테이블에 유용합니다. 이 알고리즘은 시간이 많이 소요되며 큰 데이터 테이블의 경우 느리게 실행될 수 있습니다. 그러나 계층적 군집화 플랫폼은 계산 시간을 줄이고 더 큰 데이터 테이블을 군집화하는 데 유용한 "빠른 Ward"와 "하이브리드 Ward"라는 두 가지 방법도 제공합니다.

참고: 계층적 군집화는 문자 열을 지원하고 K 평균 군집화 또는 정규 혼합에는 숫자 열이 필요합니다.

그림 13.1 성운형 그림의 예 

목차

계층적 군집화 플랫폼 개요

관측값 군집화 플랫폼 개요

계층적 군집화의 예

계층적 군집화 플랫폼 시작

계층적 군집화 보고서

덴드로그램

군집화 기록

계층적 군집화 플랫폼 옵션

계층적 군집화의 추가 예

거리 행렬의 예

공간 측도를 사용한 웨이퍼 결함 분류의 예

계층적 군집화 플랫폼에 대한 통계 상세 정보

공간 측도에 대한 통계 상세 정보

거리 방법에 대한 통계 상세 정보

근접 이웃 결합 주기에 대한 통계 상세 정보