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Métodos Hierárquicos

Ao contrário dos métodos por partição, os hierárquicos não requerem um número $k$ de grupos fixado a priori. Assim como os de partição, são também bastante populares, apesar de serem geralmente mais custosos.

Num método hierárquico, é formada uma árvore na qual cada nível representa uma subdivisão nos conjuntos de objetos, conhecida como dendograma (figura [*]). O dendograma irá, então, representar os clusters gerados pelo algoritmo. No fim da árvore temos cada objeto em apenas um grupo (figura [*]).

Figura: Exemplo de um dendograma
Image dendograma

Figura: Clusters formados por um método hierárquico
Image hierarquico

Se a árvore for sendo formada de cima para baixo, o clustering é chamado de aglomerativo. Dessa forma, começamos com cada objeto num cluster e, a cada passo, juntamos um par de grupos até que haja apenas um grande grupo que contenha todos os objetos (raiz da árvore).

Caso contrário, o clustering é chamado de divisivo. Começa-se com todos os objetos em um só grupo, a partir do qual se formam subgrupos até que se isole cada objeto num só cluster.


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Raul Henriques Cardoso Loopes 2005-02-25