Каково значение дендрограммы? Всегда ли ее можно создать? Используйте русский язык!

3 Ответов

1. 0 Votes 0 Votes  0 Votes

   — Дендрограмма – графическое представление, которое позволяет наглядно отобразить иерархическую связь между объектами. В основном, она создается в результате проведения иерархической кластеризации. Главное применение такой дендрограммы заключается в определении наилучшего способа распределения объектов по кластерам.
   — Дендрограмма это, по сути, способ визуализации иерархической связи между объектами путем использования графических элементов. Обычно она строится после проведения иерархической кластеризации. Основная задача дендрограммы заключается в поиске наиболее оптимального способа распределения объектов по кластерам.
   — Дендрограмма это графическое изображение, которое наглядно демонстрирует иерархическую связь между объектами. Она обычно строится на основе иерархической кластеризации. Главное назначение дендрограммы заключается в определении наилучшего способа распределения объектов по кластерам.
   — Графическое представление, называемое дендрограммой, позволяет наглядно показать иерархическую связь между объектами. Оно чаще всего создается после выполнения иерархической кластеризации. Основная цель использования дендрограммы заключается в поиске оптимального способа распределения объектов по кластерам.
   — Дендрограмма – это диаграмма, которая наглядно иллюстрирует иерархическую связь между объектами. Ее строят на основе результатов иерархической кластеризации. Основное применение дендрограммы — определение наиболее эффективного способа распределения объектов по кластерам.

   Ключом к интерпретации дендрограммы является сосредоточение внимания на высоте, на которой соединяются два объекта.
   Наблюдая за указанным выше примером, мы замечаем, что звено, соединяющее кластеры E и F, является наименьшим по высоте. Следующие два объекта, наиболее схожих между собой, это A и B. В представленной дендрограмме высота отражает порядок объединения кластеров. Можно создать более информативную дендрограмму, где высоты будут отражать расстояние между кластерами, как показано ниже. В данном случае дендрограмма сообщает нам о том, что большое расстояние между кластерами существует между кластером A и B, и кластерами C, D, E и F. Важно учитывать, что дендрограмма является сводкой матрицы расстояний, и подобно большинству сводок, некоторая информация теряется. Например, дендрограмма предполагает, что C и D находятся ближе друг к другу, чем C и B, однако исходные данные (показанные на диаграмме рассеяния) показывают, что это не так.
   ))))))))))) )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))): ))))))))))))))))))))))с))))))))))))))))))))))))) ) ))))))))))))))))))))))))) ) ) ))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))) ))))))))))))))))))))))))))))))))):)))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))): )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))): ))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))): )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))
   Для задачи кластеризации входные данные могут иметь вид точек в евклидовом векторном пространстве или более структурированных объектов, например, последовательности ДНК. В случае последовательностей ДНК, задача иерархической кластеризации сводится к реконструкции эволюционных деревьев и также известна под названием «филогенез». Однако многие алгоритмы кластеризации просто предполагают, что входные данные представлены в виде матрицы расстояний. Расстояния могут иметь метрическую или неметрическую природу. Одна из популярных моделей данных заключается в том, что данные образуют «ультраметрическую» или «архимедову метрику» — специальный тип метрики, при котором расстояния удовлетворяют «ультраметрическому неравенству треугольника».
   dist(a,c) Это неравенство выполняется, например, если данные представлены в виде листьев дендрограммы с высотой матрицы, определяемой как высота их наименьшего общего предка; на самом деле это просто другой способ определить ультраметрику. Неравенство также выполняется для узлов любой дендрограммы, где расстояние определяется как наибольшее весовое ребро на пути. Ультраметрическое требование может быть слишком сильным, например, в эволюционных деревьях, где измерение расстояния в терминах мутаций означает биологически нереалистичное условие, что все виды эволюционируют с одинаковой скоростью. Более слабое условие состоит в том, что расстояния представляют собой длины путей в дереве, без требования, чтобы все пути от корня к листьям имели одинаковую длину. Функция расстояния, которая удовлетворяет этому более слабому требованию, также известна как аддитивная метрика.
   Произвольные решения
   При использовании иерархической кластеризации необходимо указать как метрику расстояния, так и критерии связи. Для таких решений редко существует прочная теоретическая база.
   Отсутствие данных
   Большинство программ для иерархической кластеризации не функционирует, если в данных отсутствуют значения

   - Ноя 18, 2023 | Ответить

2. 0 Votes 0 Votes  0 Votes

   Дендрограмма представляет собой дерево, которое отображает иерархическую кластеризацию или иерархическую классификацию элементов. Для построения дендрограммы необходима предварительная классификация элементов или кластеризация. Количество элементов в множестве должно быть хотя бы счетным, идеально — конечным.
   Если классификация или кластеризация элементов не проведена, ее всегда можно выполнить, определив расстояния между элементами. Выбор метрики расстояния является субъективным и влияет на топологию дендрограммы. Различные метрики расстояния приводят к разным кластеризациям.
   Наиболее простая дендрограмма получается при определении одинакового расстояния между всеми элементами множества. В этом случае дендрограмма имеет вид, где из корня выходят ветви с одним элементом на конце.
   Выбор подходящей метрики расстояния между элементами множества является нетривиальной задачей.

   - Дек 10, 2023 | Ответить

3. 0 Votes 0 Votes  0 Votes

   Дендрограмма — это визуальное представление иерархической структуры данных или объектов. Она позволяет оценить сходство или различия между объектами на основе выбранных параметров и отобразить их в виде дерева. Дендрограмма может использоваться в разных научных областях, включая биологию, генетику, социологию и маркетинг. Возможность построения дендрограммы зависит от наличия данных и их пригодности для анализа. Если у нас есть исходные данные о свойствах или характеристиках объектов, мы можем использовать специальные методы и алгоритмы для вычисления расстояний между объектами и создания иерархической структуры. Однако, для некоторых типов данных или в случае отсутствия достаточного количества информации, построение дендрограммы может быть невозможно. Например, представим, что у нас есть набор данных о разных видов растений, и мы хотим выявить их схожесть на основе таких характеристик, как форма листьев и цвет цветка. Мы можем вычислить расстояния между растениями на основе этих характеристик и построить дендрограмму, которая покажет, какие виды более схожи между собой и более отличаются от других. Однако, если у нас не будет данных о характеристиках или они будут недостаточно информативны, построение дендрограммы может быть затруднено или невозможно. Например, если мы не знаем никаких характеристик о растениях и у нас нет способа измерить их, то мы не сможем определить их схожесть или различие и, следовательно, не сможем построить дендрограмму.

   - Янв 03, 2024 | Ответить