Klasterizācijas pieejas

Uzdevuma nostādne

Izveidot jaunu datu kopu, ar diviem vai trim skaitliskiem atribūtiem, vai nu paņemt atbilstošu reālo datu kopu. Ierakstu skaits sakot no 25. Pirms izmantot datu kopu jāpārliecinās (attēlojiet objektus grafiski), kā tur ir vērts veikt klasterizāciju. Jā ir nepieciešams veiciet datu normalizāciju. Realizējot attiecīgas darba daļas jātaisa:
• Algorlomerativais hierarhiskais algoritms
o Objektu savstarpējo attālumu matricu
o Izrakstiet kas notiek katrā iterācija – kurš objekts (klasteris) ar kuru apvienojas, kāpēc utt.
o Matricas attēlošanu pēc katra soļa (iterācijas) nav obligāti, bet ietiecams to darīt pēc katram 3-4 iterācijām
o Pēc objektu pilnīgas apvienošanas izveidot dendogrammu
o Attēlot sadali pa klasteriem kad klasteru skaits ir k (sk. zemāk)
• Divizivais hierarhiskais algoritms
o Izvelieties sliekšņa attālumu, d
o Veikt dalīšanu uz klasteriem un analoģiski pierakstīt kas notiek katrā dalīšanas iterācijā
o Attēlot sadali pa klasteriem kad klasteru skaits ir k (sk. zemāk)
• K-vidējo algoritms
o Izvelieties objektīvo klasteru skaitu, k
o Veikt klasteru centru noteikšanu līdz brīdim, kamēr nebūs stabilas sadales
o Attēlot klasterizacijas rezultātu

Pēc darba ar algoritmiem pabeigšanas jāveido salīdzinoša analīze par algoritmu rezultātiem – tieši to rezultātu, kurš ir pie vienāda klasteru skaita, k.

…