Multzokatze hierarkiko

Ikasketa automatikoa eta Datu-meatzaritza
Problemak Classification Multzokatzea Erregresioa Anomaly detection AutoML Association rules Reinforcement learning Structured prediction Feature engineering Feature learning Online learning Semi-supervised learning Unsupervised learning Learning to rank Grammar induction
Ikasketa gainbegiratua Zuhaitzak Ensembles Bagging Boosting Random forest k-NN Karratu txikienen erregresio zuzen Naive Bayes Neurona-sareak Erregresio logistiko Perceptron Relevance vector machine (RVM) (SVM)
Multzokatzea BIRCH CURE Hierarkikoa k-means Expectation–maximization (EM)
Dimensionality reduction Faktore-analisi Korrelazio kanoniko ICA LDA NMF PCA t-SNE
Structured prediction Graphical models Bayes net Conditional random field Hidden Markov
Anomaly detection k-NN Local outlier factor
Neurona-sare artifizial Autoencoder Ikaskuntza sakon DeepDream Multilayer perceptron RNN LSTM GRU) Restricted Boltzmann machine SOM Convolutional neural network U-Net
Reinforcement learning Q-learning SARSA Temporal difference (TD)
Theory Bias-variance dilemma Computational learning theory Empirical risk minimization Occam learning PAC learning Statistical learning VC theory
Machine-learning venues NIPS ICML ML JMLR ArXiv:cs.LG
Glossary of artificial intelligence Glossary of artificial intelligence
Related articles List of datasets for machine-learning research Outline of machine learning
Txantiloi:Portal-inline
i e a

Datu-meatzaritzan eta estatistikan, multzokatze hierarkikoa multzoen hierarkia bat sortzen duen multzoen analisirako metodo bat da. Sortutako multzoen hierarkia dendrograma baten bidez adierazten da. Multzokatzea modu hierarkikoan egiteko bi estrategia mota daude: ^[1]

• Pilatzaileak: Behetik gorako metodoak dira. Hasieran, elementu edo kasu bakoitzak multzo bat osatzen du eta gertueneko multzoak elkarri batuz, kasu guztiak multzo bakar batean multzokatzea lortzen da.
• Zatitzaileak: Goitik beherako metodoak dira. Hasieran, elementu edo kasu guztiek multzo bakar bat osatzen dute eta multzoa urratsez urrats bitan zatituko da, azkenean multzo bakoitzak kasu bakarra izango duen arte.

1. ↑ (Ingelesez) Lior, Rokach; Maimon, Oded. (2005). "Clustering methods." Data mining and knowledge discovery handbook. Springer US.