„Klaszteranalízis” változatai közötti eltérés

 

Nézzük például az alábbi adatokat, melyeket csoportosítani szeretnénk:

 

[[Kép:Clusters.PNG|középre|250px]]

 

Az alábbi dendrogramon látható, hogy ez a módszer úgy építi fel a hierarchiát az egyes elemekből, hogy egyre jobban összeolvasztja a klasztereket. Ebben a példában hat elem van: {a}, {b}, {c}, {d}, {e} és {f}. Az ábráról láthatjuk, hogy az algoritmus először összekapcsolta a két legközelebbi elemeket, a {b}-t és a {c}-t, valamint a {d}-t és az {e}-t. Ekkor a következő klasztereink vannak: {a}, {b, c}, {d, e} és {f}. Ezután a {d, e} klasztert a legközelebbi, leginkább hasonló elemmel, az {f}-fel kapcsolja össze. Ezen a szinten már csak három klaszterünk van: {a}, {b, c} és {d, e, f}.

 

 

A következő lépésben a {b, c} és a {d, e, f} klaszterek esnek a legközelebb egymáshoz, ezért ezekből jön létre egy új, nagy klaszter. Mostmár csak két klaszterünk van, az {a} és a {b, c, d, e, f}. Az összevonáson alapuló eljárás végeredményeként pedig egyetlen nagy klaszter jön létre, mely tartalmazza az összes elemet: {a, b, c, d, e, f}.

 

===Nem hierarchikus klaszterelemzés===

====K-közép klaszterelemzés====

 

 

==A klaszterelemzés alkalmazási területei==

===Biológia===

 

http://phd.lib.uni-corvinus.hu/253/01/harsanyi_gabor.pdf

 

 

[[en:Cluster analysis]]