1. Мета роботи
Навчитися виконувати ієрархічну (агломеративну) кластеризацію — будувати матрицю відстаней, крок за кроком зливати кластери різними метриками зв’язку та читати дендрограму, — а також реалізувати агломеративний алгоритм «знизу догори» програмою, що читає дані з файлу CSV, і порівняти якість кластеризації з алгоритмом -середніх.
Виконавши роботу, студент повинен уміти:
- будувати матрицю попарних відстаней між об’єктами й оновлювати її після злиття кластерів;
- виконувати агломеративний алгоритм (кожен об’єкт — кластер; злиття найближчої пари; повтор до одного кластера) одиночним і повним зв’язком;
- розрізняти метрики зв’язку — одиночний (найближчого сусіда), повний (найдальшого сусіда), середній (груповий середній / UPGMA), центроїдний, Ward — і розуміти, як вибір метрики впливає на результат;
- будувати й читати дендрограму: висота злиття, порядок злиттів, розріз на задане число кластерів;
- оцінювати якість кластеризації індексом Данна та силуетним коефіцієнтом і за ними порівнювати розбиття;
- реалізувати агломеративну кластеризацію у вигляді програми, що приймає файл CSV, записує результат у файл і порівнює якість з -середніми.
Робота закріплює Лекцію 10 — Ієрархічні методи кластеризації й спирається на Лекцію 9 (-середніх). Уся потрібна теорія повторена в самодостатньому вигляді в методичних вказівках.