algorithm - hacer - cluster jerarquico en r

Agrupación con una matriz de distancia

Question

Tengo una matriz (simétrica) M que representa la distancia entre cada par de nodos. Por ejemplo,

A B C D E F G H I J K L A 0 20 20 20 40 60 60 60 100 120 120 120 B 20 0 20 20 60 80 80 80 120 140 140 140 C 20 20 0 20 60 80 80 80 120 140 140 140 D 20 20 20 0 60 80 80 80 120 140 140 140 E 40 60 60 60 0 20 20 20 60 80 80 80 F 60 80 80 80 20 0 20 20 40 60 60 60 G 60 80 80 80 20 20 0 20 60 80 80 80 H 60 80 80 80 20 20 20 0 60 80 80 80 I 100 120 120 120 60 40 60 60 0 20 20 20 J 120 140 140 140 80 60 80 80 20 0 20 20 K 120 140 140 140 80 60 80 80 20 20 0 20 L 120 140 140 140 80 60 80 80 20 20 20 0

¿Hay algún método para extraer grupos de M (si es necesario, se puede arreglar el número de clústeres), de modo que cada grupo contenga nodos con pequeñas distancias entre ellos? En el ejemplo, los conglomerados serían (A, B, C, D) , (E, F, G, H) y (I, J, K, L) .

Muchas gracias :)

Answer 1

La agrupación jerárquica trabaja directamente con la matriz de distancia en lugar de las observaciones reales. Si conoce la cantidad de clusters, ya sabrá su criterio de detención (detener cuando haya k clusters). El truco principal aquí será elegir un método de vinculación apropiado. Además, este documento (pdf) ofrece una excelente visión general de todos los tipos de métodos de agrupamiento.

Answer 2

Otra forma más posible es usar Partitioning Around Medoids, que a menudo se llama K-Medoids. Si observa el paquete de clustering R, verá la función pam que recibe la matriz de distancia como datos de entrada.

Answer 3

Bueno, es posible realizar clusters de K-means en una matriz de similitud dada, al principio se necesita centrar la matriz y luego tomar los valores propios de la matriz. El paso final y más importante es multiplicar los dos primeros conjuntos de autovectores por la raíz cuadrada de las diagonales de los valores propios para obtener los vectores y luego seguir con los K-means. Debajo del código se muestra cómo hacerlo. Puede cambiar la matriz de similitud. fpdist es la matriz de similitud.

mds.tau <- function(H)
{
  n <- nrow(H)
   P <- diag(n) - 1/n
   return(-0.5 * P %*% H %*% P)
  }
  B<-mds.tau(fpdist)
  eig <- eigen(B, symmetric = TRUE)
  v <- eig$values[1:2]
  #convert negative values to 0.
 v[v < 0] <- 0
X <- eig$vectors[, 1:2] %*% diag(sqrt(v))
library(vegan)
km <- kmeans(X,centers= 5, iter.max=1000, nstart=10000) .
#embedding using MDS
cmd<-cmdscale(fpdist)