سوال دوم الگوریتم خوشه بندی،امیرحسینی نژاد

[محبوبه عرب درازی]

زایای الگوریتم سلسله مراتبی خوشه بندی

انعطاف پذیری: الگوریتم سلسله مراتبی خوشه بندی انعطاف پذیری بالایی دارد و
میتواند با داده هایی با اشکال و اندازه های مختلف کار کند.

ساختار سلسله مراتبی: این الگوریتم ساختار سلسله مراتبی دارد که به تقسیم
بندی داده ها به شکل سلسله مراتبی و سلسل همراتبی مراحل خوشه بندی کمک می کند.
این ساختار به ما امکان می دهد تا به طور جامع تر و در عین حال ساده تری داده ها را
بررسی کنیم.

تفسیر پذیری: ساختار سلسله مراتبی به ما امکان می دهد تا نتایج خوش هبندی را
به شکلی قابل تفسیر بررسی کنیم. می توانیم خوشه های فرعی و اصلی را بر اساس
سطح سلسله مراتبی و ارتباط آنها با یکدیگر تحلیل کنیم.

مناسب برای داده های بزرگ: الگوریتم سلسله مراتبی مناسب برای کار با داده های
بزرگ است زیرا می تواند به صورت موازی اجرا شود و برای کاهش پیچیدگی
محاسباتی از روش های بهین هسازی مختلفی استفاده م یکند.


معایب الگوریتم سلسله مراتبی خوشه بندی

حساسیت به پارامترها: الگوریتم سلسله مراتبی خوشه بندی حساسیت زیادی به
پارامترهایی مانند تعیین تعداد خوشه ها و معیارهای فاصله دارد. تنظیم این پارامترها
برای داده های مختلف ممکن است چالش بر باشد و نتایج متفاوتی را ایجاد کند.

پیچیدگی محاسباتی: اجرای الگوریتم سلسله مراتبی برای داده های بزرگ م یتواند
زمان بر باشد. این الگوریتم ممکن است نیاز به محاسبات مکرر و حافظه بالا داشته
باشد که م یتواند مشکلاتی برای داده های حجیم ایجاد کند.