Usando a correlação como métrica de distância (para cluster hierárquico)

Gostaria de agrupar hierarquicamente meus dados, mas, em vez de usar a distância euclidiana, gostaria de usar a correlação. Além disso, como o coeficiente de correlação varia de -1 a 1, com -1 e 1 indicando "co-regulação" em meu estudo, estou tratando -1 e 1 como d = 0. Portanto, meu cálculo é $\ d = 1-|r|$

Eu li em uma pergunta separada (sobre o agrupamento k-means), que você deve converter r em d euclidiano verdadeiro usando o teorema do cosseno: $d = \sqrt{2(1-r)}$

Qual é a maneira mais precisa de converter a correlação em distância para cluster hierárquico?

correlation clustering distance hierarchical-clustering Megatron
fonte

Sim, uma das maneiras possíveis - e geometricamente verdadeiras - é a última fórmula. Mas você pode desconsiderar o sinal de se fizer sentido para você, de modo que . Na maioria dos casos, você pode eliminar com segurança sem afetar os resultados do cluster. A distância pode ser tratada como euclidiana ao quadrado . Em este segmento em que foi discutido se as medidas de correlação convertido distância são distâncias métricas.

r

$r$

d^{2} = 2 (1 - | r |)

$d^2=2(1-|r|)$

2

$2$

ttnphns

Além disso, você não precisa sempre converter em uma dissimilaridade linear, como a distância euclidiana. Não é tão raro as pessoas fazerem cluster com base diretamente em oucomo na similaridade, é semelhança angular

r

$r$

r

$r$

| r |

$|r|$

ttnphns

Requisitos para armazenamento em cluster hierárquico

O agrupamento hierárquico pode ser usado com medidas arbitrárias de similaridade e dissimilaridade. (A maioria das ferramentas espera uma dissimilaridade, mas permitirá valores negativos - cabe a você garantir se os valores pequenos ou grandes serão os preferidos.)

Somente métodos baseados em centróides ou variância (como o método de Ward) são especiais e devem ser usados com euclidianos ao quadrado. (Para entender o porquê, estude essas ligações com cuidado.)

O vínculo único, o vínculo médio e o vínculo completo não são muito afetados; ainda será o mínimo / médio / máximo das divergências entre pares.

Correlação como medida de distância

Se você pré-processar seus dados ( observações, recursos de ), de modo que cada recurso tenha e (o que não permite recursos constantes!), A correlação será reduzida para cosseno: $n$ $p$ $\mu=0$ $\sigma=1$

Corr (X, Y) = \frac{Cov (X, Y)}{σ_{X} σ_{Y}} = \frac{E [(X - μ_{X}) (Y - μ_{Y})]}{σ_{X} σ_{Y}} = E [X Y] = \frac{1}{n} ⟨ X, Y ⟩

$\text{Corr} (X,Y) = \frac{\text{Cov}(X, Y)} {\sigma_X \sigma_Y} = \frac{\mathbb{E} \left[ (X - \mu_X) (Y - \mu_Y) \right]} {\sigma_X \sigma_Y} = \mathbb{E} [XY] = \frac1n \left<X, Y\right>$

Nas mesmas condições, a distância euclidiana ao quadrado também se reduz ao cosseno:

d_{Euclid}^{2} (X, Y) = \sum (X_{i} - Y_{i})^{2} = \sum X_{i}^{2} + \sum Y_{i}^{2} - 2 \sum X_{i} Y_{i} = 2 n - 2 ⟨ X, Y ⟩ = 2 n [1 - Corr (X, Y)]

$d_\text{Euclid}^2(X,Y) = \sum (X_i - Y_i)^2 = \sum X_i^2 + \sum Y_i^2 - 2 \sum X_i Y_i \\ = 2n - 2\left<X, Y\right> = 2n \left[1 - \text{Corr}(X, Y)\right]$

Portanto, a menos que seus dados sejam degenerados, o uso de correlação para armazenamento em cluster hierárquico deve ser bom. Apenas pré-processe como explicado acima e use a distância euclidiana ao quadrado.

Anony-Mousse
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Only ward's method is special, and should be used with squared Euclidean. Não é só de Ward. Qualquer método que calcule centróides ou desvios dos centróides precisará da distância euclidiana ou quadrada euclidiana (dependendo da implementação), por uma questão de precisão geométrica. Com a perda de tal e o devido aviso, eles poderiam ser usados com outras distâncias métricas. Esses métodos são centróides, "medianos", de Ward, variância (não confundir com os de Ward!) E outros.

ttnphns

Obrigado, deixei isso mais claro. Eu não estava ciente dessas variações, só pensava em solteiro / médio / completo / enfermaria.

Anony-Mousse

⟨, ⟩

$\langle, \rangle$

d i m

$dim$

Usando a correlação como métrica de distância (para cluster hierárquico)

Respostas:

Requisitos para armazenamento em cluster hierárquico

Correlação como medida de distância