Shluková analýza



Klasifikace vícerozměrných dat
* vektory dat
* různé formy dat
* míra podobnosti
* mechanismus shlukování

Intervalová data
* normalizace
* z-score (odečteme průměr a podělíme směrodatnou odchylkou)
* transformace na <0..1>
* Minkovskeho vzdálenost (eukleidovská, hammingova)

Nominální a Ordinální data
* Nominální metrika
*
*
*
* Ordinální data převedema na <0..1> a zpracováváme jako intervalová

Metody
* Distanční matice
* Dělící
* Hierarchické
* Hustotní

Distanční matice
* zkonstruujeme matici
* přehazujeme řádky (a sloupce)
* male honoty k diagonale

K-means
Clustering - K-means demo


Aglomerace
* postupně shlukujeme objekty na základě vzdálenosti
* na konci je jeden shluk

Hierarchical clustering
1


Hierarchical clustering
1
2

Hierarchical clustering
1
2
3

Hierarchical clustering
1
2
3
4

Hierarchical clustering
1
2
3
4
5

Hierarchical clustering
1
2
3
4
6
9
5
7
8

Hustotní
* radius
* minimální počet objektů
* jádro
* dosažitelnost
* šum