계층분석 예제

또는 압축된 데이터 집합을 가설 테스트 방법에 대한 입력으로 사용할 수도 있는데, 이는 20개의 상호 연관된 변수 대신 4개의 상관관계가 없는 변수, 주 성분, 연구하고 있습니다. 코퍼스 언어학에서 요인 분석은 예를 들어 Biber의 (1995) 레지스터 / 장르 변화에 대한 연구에 매우 영향을 미쳤지만 계산 의미 론학의 많은 연구는 수학적으로 매우 유사한 방법을 사용합니다. 계층적 클러스터링은 데이터 유사성에서 트리 구조를 빌드할 수 있는 강력한 기술입니다. 이제 서로 다른 하위 클러스터가 서로 얼마나 관련이 있는지, 그리고 데이터 요소가 얼마나 떨어져 있는지 확인할 수 있습니다. 그냥 이러한 유사성은 손바닥 civet 예와 마찬가지로 인과 관계를 의미하지 않는다는 것을 명심하십시오, 당신은 당신의 처분에 다른 도구를해야합니다. Zhong et al. (2009)은 쌀 알갱이와 같은 클러스터된 가느다란 입자를 분할하기 위해 유역 및 오목성에 기초한 알고리즘을 제안했다. 여기에는 오목점 및 방향 감지, 세분화 초과 문제 처리, 분할 경로 수용에 대한 추가 기준 분석 이 포함되었습니다. 그들의 개발 된 알고리즘은 많은 구멍이있는 대규모 클러스터에 나타나는 매우 복잡한 날씬한 쌀 커널을 처리 할 수있었습니다. Lin et al. (2014)는 접촉쌀 커널을 정확하게 분리하기 위한 윤곽 형상 특성에 기초한 노드 매칭 알고리즘을 기술하였다. 그들은 평판 스캐너를 이미지 수집 장치로 사용했습니다.

기본 전처리 작업으로 원본 이미지에서 추출한 쌀 커널을 만지는 윤곽은 가우시안 커널 기능으로 구성하여 매끄럽게 처리되었으며 곡률 분석을 사용하여 경계의 특징적인 접촉 점을 감지했습니다. 노드 일치 규칙은 두 관련 노드 간의 적절한 분할 선을 결정하기 위해 제안되었습니다. 실험 결과는 알고리즘이 쌀 커널의 외인성 매개 변수에 의해 영향을 받지 않았으며, 알고리즘은 이미지 수집 전에 쌀 샘플의 수동 배치의 전통적인 한계를 제거할 수 있음을 보여주었습니다. 그리고 쌀의 외관 품질 매개 변수의 후속 검사를위한 자동 시스템을 구현 할 수 있습니다. 이제 계층 적 클러스터링 기술인 원래 주제로 이동해 보겠습니다. 계층적 클러스터 분석의 목표는 연구 참가자가 가장 유사하게 보아온 카드가 서로 가까운 분기에 배치되는 트리 다이어그램을 작성하는 것입니다. 예를 들어 그림 9.4는 표 9.8에 있는 데이터의 계층적 클러스터 분석 결과를 보여 주며, 이에 대한 결과를 보여 주다. 계층적 클러스터 분석을 해석하는 핵심은 트리 다이어그램에서 지정된 카드 쌍이 « 함께 결합 »되는 지점을 살펴보는 것입니다. 더 빨리 함께 가입하는 카드는 나중에 함께 결합하는 카드보다 서로 더 비슷합니다. 예를 들어 표 9.8에서 가장 낮은(최단) 거리가 있는 과일 쌍(복숭아와 오렌지, 거리 = 2)이 트리 다이어그램에서 먼저 함께 결합됩니다. 계층적 클러스터링은 클러스터링 기술에 널리 보급되고 이해하기 쉬운 기술 중 하나입니다. 이 클러스터링 기술은 두 가지 유형으로 나뉩니다: 계층적 클러스터링 기술은 기계 학습에서 널리 쓰이는 클러스터링 기술 중 하나입니다.

우리는 계층 적 클러스터링 기술의 개념을 이해하려고하기 전에 우리가 클러스터링에 대해 이해하자 … 예를 들어 이 데이터가 클러스터화되고 유클리드 거리가 거리 메트릭이라고 가정합니다. 거리 메트릭을 선택한 후 거리가 계산되는 위치를 결정해야 합니다. 예를 들어 클러스터의 가장 유사한 두 부분(단일 링키지), 클러스터의 가장 유사한 비트 두 개(전체 링키지), 클러스터의 중심(평균 또는 평균 링키지) 또는 일부 다른 기준 사이에서 계산할 수 있습니다. 많은 연결 기준이 개발되었습니다. 또 다른 빈번한 기술은 주요 구성 요소 분석 (PCA 및 `형제`주요 요인 분석)입니다. PCA의 전반적인 목표는 HCA의 목표와 매우 유사하지만 기본 수학은 매우 다르며 PCA는 모든 숫자 데이터에만 적용됩니다.

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