O algoritmo de agrupamento hierárquico é uma técnica de agrupamento que organiza os dados em uma estrutura de árvore ou dendrograma. Ele é usado para criar uma hierarquia de grupos aninhados, onde os grupos menores são subconjuntos dos grupos maiores. Esse método é particularmente útil quando você deseja explorar a estrutura de agrupamento em diferentes níveis de granularidade, indo de clusters grandes para clusters menores.
O processo de agrupamento hierárquico pode ser dividido em duas abordagens principais:
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Aglomerativa (Bottom-Up): Nesta abordagem, cada ponto de dados começa como seu próprio cluster e, em seguida, clusters adjacentes são mesclados em grupos maiores com base em sua proximidade, repetindo esse processo até que todos os pontos estejam em um único cluster. É como construir a hierarquia de baixo para cima, da base para o topo.
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Divisiva (Top-Down): Nesta abordagem, todos os pontos de dados começam em um único cluster e, em seguida, o cluster é dividido em subgrupos menores com base na dissimilaridade de seus pontos de dados. Esse processo de divisão continua até que todos os pontos estejam em clusters separados. É como dividir a hierarquia de cima para baixo, do topo para a base.
Vantagens do agrupamento hierárquico:
- Não é necessário especificar o número de clusters com antecedência.
- Fácil interpretação da hierarquia de agrupamento usando o dendrograma.
- Adequado para identificar agrupamentos aninhados em diferentes níveis de granularidade.
Desvantagens do agrupamento hierárquico:
- Pode ser computacionalmente caro para conjuntos de dados grandes.
- A escolha do critério de ligação (como ligação única, completa, média) pode afetar os resultados finais.
O algoritmo de agrupamento hierárquico é uma ferramenta poderosa na análise exploratória de dados e é usado em diversas aplicações, incluindo segmentação de clientes, classificação de documentos, taxonomia biológica e muito mais. A escolha entre abordagens aglomerativas e divisivas depende dos objetivos específicos do seu problema e da natureza dos dados.