DS_INTERVIEW_LIB Telegram 1003
Почему кто-то может предпочесть иерархическую кластеризацию вместо кластеризации на основе разбиения

1. Многоуровневая структура кластеров
Иерархические методы способны выявлять вложенные структуры: можно увидеть, как малые кластеры объединяются в более крупные. Это особенно полезно, если данные имеют естественную иерархию.

2. Гибкость при выборе количества кластеров
В отличие от методов типа K-средних, где нужно заранее задать число кластеров, иерархическая кластеризация позволяет определить их после построения, анализируя дендрограмму (древовидное представление).

3. Хороша для анализа и интерпретации
Иерархическая кластеризация часто применяется в задачах, где важно понять структуру и взаимосвязи между объектами — например, в биоинформатике (кластеризация генов), лингвистике (группировка слов), маркетинге (иерархия клиентов).

⚠️ Ограничения:

➡️ Сложность по вычислениям: стандартные алгоритмы имеют сложность $O(n^2)$ по памяти и времени, что делает их неэффективными для больших наборов данных.
➡️ Чувствительность к шуму и выбросам: особенно при использовании метрик расстояния без устойчивости к выбросам.

Библиотека собеса по Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tgoop.com/ds_interview_lib/1003
Create:
Last Update:

Почему кто-то может предпочесть иерархическую кластеризацию вместо кластеризации на основе разбиения

1. Многоуровневая структура кластеров
Иерархические методы способны выявлять вложенные структуры: можно увидеть, как малые кластеры объединяются в более крупные. Это особенно полезно, если данные имеют естественную иерархию.

2. Гибкость при выборе количества кластеров
В отличие от методов типа K-средних, где нужно заранее задать число кластеров, иерархическая кластеризация позволяет определить их после построения, анализируя дендрограмму (древовидное представление).

3. Хороша для анализа и интерпретации
Иерархическая кластеризация часто применяется в задачах, где важно понять структуру и взаимосвязи между объектами — например, в биоинформатике (кластеризация генов), лингвистике (группировка слов), маркетинге (иерархия клиентов).

⚠️ Ограничения:

➡️ Сложность по вычислениям: стандартные алгоритмы имеют сложность $O(n^2)$ по памяти и времени, что делает их неэффективными для больших наборов данных.
➡️ Чувствительность к шуму и выбросам: особенно при использовании метрик расстояния без устойчивости к выбросам.

Библиотека собеса по Data Science

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Share with your friend now:
tgoop.com/ds_interview_lib/1003

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

5Telegram Channel avatar size/dimensions On June 7, Perekopsky met with Brazilian President Jair Bolsonaro, an avid user of the platform. According to the firm's VP, the main subject of the meeting was "freedom of expression." How to Create a Private or Public Channel on Telegram? bank east asia october 20 kowloon Telegram channels fall into two types:
from us


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM American