W pracy przedstawiono propozycję modyfikacji dowolnego algorytmu aglomeracyjnego łączenia obserwacji w skupienia. Ideą modyfikacji jest położenie większego nacisku na łączenie skupień w tych obszarach, w których lokalna gęstość rozkładu obserwacji jest większa. Modyfikację zastosowano do czterech klasycznych algorytmów: aglomeracji pojedynczego połączenia, całkowitego połączenia, środka ciężkości i średniej odległości klasowej. Jakość otrzymywanych grupowań była oceniana przy pomocy odsetka obserwacji o ujemnym indeksie sylwetkowym. Wyniki pokazują, że zaproponowane modyfikacje prawie zawsze poprawiają tradycyjne algorytmy.
EN
In the paper, a modification o f agglomerative clustering algorithms is proposed which can be applied to any kind o f agglomeraitve algorithm. The idea o f die modification is to stress the local density o f observations’ distribution, while performing clustering based on the dissimilarity matrix. The following clustering algorithms are examined: single link, complete link, group average link and centroid link. The quality o f clustering is assessed by means o f the silhouette indices on subsets generated with the Milligan’s Clustgen software. The results prove that the Author’s modifications almost always improve the standard methods.
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.