Метод найближчого сусіда одна із способів оцінки відстані між кластерами в аналізі кластеризації. Цей метод використовує найближчий об'єкт одного кластера до іншого як оцінку відстані між цими кластерами. Він ґрунтується на принципі, що об'єкти, які схожі один на одного, знаходяться ближче в просторі ознак.
Коли ми застосовуємо метод найближчого сусіда, ми починаємо з двох кластерів, які ми хочемо порівняти, і знаходимо об'єкти у цих кластерах, щоб знайти найближчого сусіда одного кластера в іншому. Це може бути досягнуто шляхом обчислення відстані між кожною парою об'єктів та вибором найменшої відстані.
Після знаходження найменшої відстані між об'єктами ми вважаємо цю відстань між кластерами. Тобто воно стає оцінкою відстані між цілими кластерами. Цей метод дозволяє нам визначити, наскільки схожі два кластери щодо їх об'єктів.
Метод найближчого сусіда може бути корисним у визначенні природної структури даних. Цей метод може допомогти виявити близькі об'єкти або групи об'єктів та визначити їх взаємні стосунки. Однак він також може мати недоліки у разі шуму або викидів в даних. Тому вибір відповідного методу оцінки відстані між кластерами залежить від характеристик вихідних даних та цілей аналізу.
| Метод оцінки відстані | Опис | Застосування |
|---|
| Метод найближчого сусіда | Відстань між двома кластерами оцінюється виходячи з відстані між їх найближчими точками | Часто використовується у завданнях кластерного аналізу для визначення найближчих сусідів та угруповання об'єктів. |
| Метод далекого сусіда | Відстань між двома кластерами оцінюється виходячи з відстані між їх найвіддаленішими точками | Дозволяє визначити найвіддаленіший об'єкт і виділити його в окремий кластер |
| Метод центроїдів | Відстань між двома кластерами оцінюється виходячи з відстані між їх центроїдами | Використовується для визначення середнього об'єкта в кластері та угруповання об'єктів поблизу центроїду. |
Найближчий сусід (Nearest neighbor) – дистанція між двома кластерами визначається як відстань між парою спостережень, розташованих один до одного найближче, причому кожне спостереження береться зі свого кластера.
Що показують кластери?
Кластером називають ціновий рух, який розбитий на рівні, на яких відбувалися угоди з відомими обсягами. Дельта показує різницю між покупками та продажами, що відбуваються у кожному кластері.
Як працює K means?
Основна ідея алгоритму k–means полягає в тому, що дані довільно розбиваються на кластери, після чого ітеративно перераховується центр мас для кожного кластера, отриманого на попередньому кроці, потім вектори розбиваються на кластери знову відповідно до того, який з нових центрів виявився ближчим за обраною …
Що таке кластер у крипті?
Кластери (англ. Footprint chart) – один із основних інструментів об'ємного аналізу. У скальпінгу його застосовують поряд з технічним індикатором "Обсяги" та стрічкою угод. Вміти аналізувати торговельні обсяги необхідно у всіх стилях торгівлі – будь то дейтрейдинг, свінг-трейдінг або середньострокова торгівля.