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Hierarchical Clustering in Data Mining

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  • Cours
  • CS580
  • Établissement
  • NEHRU Arts And Science College

an explanation of note about Hierarchical Clustering in Data Mining which is a process of sorting through large data sets to identify patterns and relationships that can help solve business problems through data analysis. Data mining techniques and tools enable enterprises to predict future trends ...

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Aperçu 4 sur 35  pages

Infos sur le Document

  • 14 mars 2023
  • 35
  • 2022/2023
  • Notes de cours
  • Sheela
  • Toutes les classes

Sujets

  • data mining chapter 2
  • basic of data mining
  • hierarchical vs partitioning
  • hierarchical clustering in data mining

École, étude et sujet

  • NEHRU arts and science college
  • CS580
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althwafm

Aperçu du contenu

UNIT II

,
,CLUSTRING PARADIGMS



(i) Hierarchical Clustering in Data Mining
• A Hierarchical clustering method works via grouping data into a tree
clusters. Hierarchical clustering begins by treating every data points
separate cluster. Then, it repeatedly executes the subsequent steps:
• Identify the 2 clusters which can be closest together, and
• Merge the 2 maximum comparable clusters. We need to continue th
steps until all the clusters are merged together.
In Hierarchical Clustering, the aim is to produce a hierarchical series o
nested clusters.

, • The basic method to generate hierarchical clustering are:
• 1. Agglomerative:
Initially consider every data point as an individual Cluster and at ev
step, merge the nearest pairs of the cluster. (It is a bottom-up
method). At first everydata set set is considered as individual entity
cluster. At every iteration, the clusters merge with different clusters
until one cluster is formed.

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