Phương pháp K-Means – Cluster không thứ bậc

I. GIỚI THIỆU VỀ PHƯƠNG PHÁP K-MEANS

Tiếp tục bài viết phân tích cluster thứ bậc, bài viết này sẽ hướng dẫn thực hành phân tích cluster không thứ bậc theo phương pháp K-Means.

Nhắc lại một số nguyên tắc cơ bản của phân tích cluster không thứ bậc theo phương pháp K-Means

Ngược lại với phân tích cluster thứ bậc, phương pháp phân tích cluster không thứ bậc (Non Hierarchical Cluster Analysis) không bao gồm quy trình phân nhóm hình cây mà thay vào đó là phân bổ các đối tượng vào số lượng các cluster đã xác định trước.

Phân tích cluster không thứ bậc bao gồm 3 phương pháp chủ yếu là: (i) phương pháp ngưỡng tuần tự (Sequential threshold); (ii) phương pháp ngưỡng song song (Parallel threshold); (iii) phương pháp phân chia tối ưu (Optimizing partitioning). Các phương pháp này còn được gọi chung là phương pháp K-Means.

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn.

Xin mời bạn đăng nhập để tiếp tục nội dung...

* Nếu chưa có tài khoản Premium, mời bạn đăng ký tại đây.

Chân thành cảm ơn sự quan tâm của bạn!

1 2 3Next page

Thuyết Nguyễn

- Giảng dạy Kinh tế lượng ứng dụng, PPNCKH - Chuyên gia phân tích dữ liệu với Stata - Dành hơn 15000 giờ nghiên cứu Kinh tế lượng ứng dụng - Đam mê nghiên cứu, học hỏi cái mới; - Làm việc độc lập & tự học cao.

Bài liên quan

Back to top button