> ML_ALGORITHM // HIERARCHICAL-AGGLOMERATIVE-CLUSTERING_v1.0
Hiyerarşik Yığınsal Kümeleme (Ward / Tam Bağlantı)
Varyans en aza indirgeyen bağlantı kriterlerine göre en yakın küme çiftlerini yinelemeli olarak birleştiren aşağıdan yukarıya hiyerarşik kümeleme.
Hierarchical Clusteringclassical-unsupervisedhigh-intrinsicsmall (<1k)
Tüm Algoritmalara DönHesaplama Karmaşıklığı
Eğitim (Training):O(n^2) memory and O(n^2 * log n) time
Çıkarım (Inference):Non-parametric tree traversal
Donanım Karakteristiği
CPU Uygunluğu:Evet
GPU Zorunluluğu:Hayır
Bellek Ayak İzi:high
Açıklanabilirlik ve Veri
Açıklanabilirlik Düzeyi:high-intrinsic
Eğitim Verisi İhtiyacı:small (<1k)
Açıklanabilirlik Değerlendirmesi
Dendrogram ağacı görselleştirmesi, veri gruplamalarının tam çok ölçekli hiyerarşisini ortaya koyar.
Uygun Görevler ve Desteklenen Modaliteler
Uygun Görevler:
clusteringtaxonomy induction
Desteklenen Modaliteler:
tabular
Uygulayıcı Kütüphaneler
Temel Literatür & Yayınlar
Sık Karşılaşılan Hatalar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler
- 50.000 örneği aşan veri setlerinde çalıştırmaya çalışmak ciddi O(n^2) RAM yetersizliği çökmelerine yol açar