Что такое иерархическая кластеризация и когда она используется?

В обычной кластеризации все кластеры равноправны и находятся на одном уровне. В иерархической кластеры бывают вложены друг в друга и образуют древовидную структуру.

Алгоритм, если коротко, такой:
▫️Создаём столько кластеров, сколько у нас объектов в выборке, каждый объект — в своём отдельном кластере.
▫️Повторяем итеративно слияние двух ближайших кластеров, пока не выполнится критерий останова.

В качестве последнего критерия можно использовать либо получение нужного количества кластеров, либо удовлетворений условий, основанных на метриках расстояния между кластерами.

Получившуюся иерархическую структуру анализируют с помощью дендрограммы. Такую кластеризацию можно использовать, когда:
▪️неизвестно количество кластеров.
▪️требуется визуализация структуры данных,
▪️данные обладают естественной иерархической структурой.

#машинное_обучение