Qual algoritmo o ward.D no hclust () implementa se não for o critério de Ward?

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A utilizada pela opção "ward.D" (equivalente à única opção Ward "ward" nas versões R <= 3.0.3) não implementa o critério de agrupamento de Ward (1963), enquanto a opção "ward.D2" implementa esse critério ( Murtagh e Legendre 2014).

( http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/hclust.html )

Aparentemente, ward.D não implementa corretamente o critério de Ward. No entanto, parece fazer um bom trabalho em relação aos agrupamentos que produz. O que method = "ward.D" implementa se não for o critério de Ward?

Referências

Murtagh, F., & Legendre, P. (2014). Método de aglomerado hierárquico de Ward: quais algoritmos implementam o critério de Ward ?. Journal of Classification , 31 (3), 274-295.

r clustering ward Raffael
fonte

O artigo de Murthagh e Legendre diz algo sobre isso?

Cbeleites suporta Monica

Eu não tenho acesso a esse papel

Raffael

A primeira coisa que uma pesquisa aparece para mim é o pdf do manuscrito em u montreal !?

Cbeleites suporta Monica

então o que o jornal diz? Não consigo encontrar

Raffael

É isso que peço que você nos diga.

Cbeleites suporta Monica

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O manuscrito relevante está aqui .

A diferença entre ala D e ala D2 é a diferença entre os dois critérios de agrupamento que, no manuscrito, são denominados Ward1 e Ward2.

Basicamente, tudo se resume ao fato de que o algoritmo Ward é implementado diretamente corretamente apenas em Ward2 (ala.D2), mas a ala1 (ala.D) também pode ser usada, se as distâncias euclidianas (de dist()) forem quadradas antes de inseri-las no hclust()usando a enfermaria.D como método.

Por exemplo, o SPSS também implementa Ward1, mas avisa os usuários que as distâncias devem ser quadradas para obter o critério Ward. Nesse sentido, a implementação da ala D não é obsoleta e, no entanto, pode ser uma boa ideia mantê-la para compatibilidade com versões anteriores.

JTT
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Do artigo que você vincula, não segue Ward algorithm is directly correctly implemented in just Ward2, mas sim que: (1) para obter resultados corretos com ambas as implementações, use distâncias euclidianas quadradas com Ward1 e distâncias euclidianas não-quartas com Ward2; (2) para tornar seus dendrogramas de saída comparáveis (idênticos), aplique a raiz quadrada nos níveis de fusão após Ward1 ou os níveis de fusão quadrada após Ward2, antes de construir o dendrograma.

ttnphns

Você está certo, é claro. Obrigado pelo esclarecimento. O que eu quis dizer com "diretamente implementado corretamente" é que não são necessárias outras etapas, como obter uma raiz quadrada das alturas, para chegar ao resultado correto com o método ward.D2.

JTT

1

A pequena nuance aqui é que, com o método de Ward, é não definiu o que é "correta" ou verdadeiro apresentação níveis de fusão - se eles devem ser plotados "nonsquared" ou "quadrado". A causa da indecisão é que os níveis de fusão em Ward não são distâncias , são dispersões incrementais .

ttnphns

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A única diferença entre ward.D& ward.D2é o parâmetro de entrada.

hclust(dist(x)^2,method="ward.D") ~ hclust(dist(x)^2,method="ward")

que são equivalentes a: hclust(dist(x),method="ward.D2")

Você pode encontrar o trabalho de pesquisa: Método de Clustering Hierárquico de Ward: Critério de Cluster e Algoritmo Aglomerativo

Os valores do critério Ward2 estão " em uma escala de distâncias ", enquanto os valores do critério Ward1 estão " em uma escala de distâncias ao quadrado ".

Nilesh
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Prefiro essa resposta, pois a outra implica que Ward.D está errado, não está. Apenas diferente.

22417 Chris

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Me deparei com o trabalho de pesquisa que corresponde à função objetivo que está sendo otimizada por "Ward1 (ward.D)": Clustering hierárquico por meio de distâncias conjuntas entre distâncias: ampliando o método de variância mínima de Ward . Acontece que a implementação de "Ward1 (ward.D)" por R é equivalente a minimizar a distância de energia entre os grupos de cluster.

$e$

$A = \{a_1, \ldots, a_{n_1}\}$ $B = \{b_1, \ldots, b_{n_2}\}$ $\mathbb R^d$ $e$ $e(A, B)$ $A$ $B$
$\begin{aligned} e (A, B) = & \frac{n_{1} n_{2}}{n_{1} + n_{2}} (\frac{2}{n_{1} n_{2}} \sum_{i = 1}^{n_{1}} \sum_{j = 1}^{n_{2}} ‖ a_{i} - b_{j} ‖ \\ (1) & - \frac{1}{n_{1}^{2}} \sum_{i = 1}^{n_{1}} \sum_{j = 1}^{n_{1}} ‖ a_{i} - a_{j} ‖ - \frac{1}{n_{2}^{2}} \sum_{i = 1}^{n_{2}} \sum_{j = 1}^{n_{2}} ‖ b_{i} - b_{j} ‖) . \end{aligned}$ $\begin{align} e(A, B) = &\frac{n_1n_2}{n_1+n_2}\bigg(\frac{2}{n_1n_2}\sum_{i=1}^{n_1} \sum_{j=1}^{n_2} \|a_i-b_j\| \\ &- \frac{1}{n_1^2}\sum_{i=1}^{n_1}\sum_{j=1}^{n_1}\|a_i-a_j\| - \frac{1}{n_2^2}\sum_{i=1}^{n_2}\sum_{j=1}^{n_2}\|b_i-b_j\|\bigg). \tag{1} \end{align}$

user3235207
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Are you sure that that is the correct interpretation of the contents of that paper? It seems to me that

e^{(2)}

$e^{(2)}$ corresponds to ward.D2, but I don't think it is stated anywhere that

e^{(1)}

$e^{(1)}$ corresponds to ward.D1. In fact, on page 161–162, it is stated that for

0 < α < 2

$0<\alpha<2$ ,

e^{(α)}

$e^{(\alpha)}$ does not correspond to any power of Euclidean distance, assuming cluster size is greater than

1

$1$ . Interesting paper none the less.

Jonas Dahlbæk

Qual algoritmo o ward.D no hclust () implementa se não for o critério de Ward?

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