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私はWardの方法を近接尺度として使用してHAC(階層的凝集クラスタリング)を理解しています。しかし、一度それを行うと、私はそれを使ってk-meansを初期化するのですか? k-meansのためにすでに計画していたkでkクラスタを取得するだけですか?階層的なクラスタリングはkを選択するのにも役立ちますか?誰かがワードの方法を使用してk-平均を初期化する方法を説明できますか?
私はWardの方法を近接尺度として使用してHAC(階層的凝集クラスタリング)を理解しています。しかし、一度それを行うと、私はそれを使ってk-meansを初期化するのですか? k-meansのためにすでに計画していたkでkクラスタを取得するだけですか?階層的なクラスタリングはkを選択するのにも役立ちますか?誰かがワードの方法を使用してk-平均を初期化する方法を説明できますか?
これを使用して、明らかにkを選択するのに役立てることもできます。
しかし、すでにHACを行ったときにk-meansを実行するという点は実際には分かりません。 k-meansを行う主な理由は、通常は速く、HACは常に遅いためです。だからそれは私に過労だと思われる。
この[投稿](https://stats.stackexchange.com/questions/13817/how-does-ward-clustering-in-rs-hclust-function-work)とこの[vignette](https ://cran.r-project.org/web/packages/dendextend/vignettes/Cluster_Analysis.html)? – Ashish