我有一個我喜歡的層次聚類模型。我根據統計和領域知識的平衡選擇了集群，因此它們通常比最佳 CCC 建議的範圍更廣（儘管在某些情況下更窄）。這是因為集群被用作業務決策的廣泛啟發式方法，太多的集群使得我們很難以我們需要的主要方式採取行動。
當我有新數據進來時，很容易確定它們屬於哪個集群。然而，我的一位用戶非常喜歡星座圖（我也喜歡！），並發現它提供了一些有用的定性知識。因此，雖然較小的子集群沒有被選擇用於整體質量表示，但它們對於視覺觀察仍然非常有用。
我想知道的是，是否有一種方法可以將新數據進入聚類模型的位置可視化，直至特定的子分支。尤其是在星座圖中。我唯一能想到的就是要么
a）找到一個最近鄰算法，使我接近與層次聚類相同的結構
b) 解決一些更細粒度的額外集群層，向下到最後幾個分支，然後只向用戶報告密切相關集群的成員資格。
這些都沒有真正把它放在星座圖上，但選項 b 至少可以給他們一個去哪裡看的路線圖。
關於如何將新條目可視化到分層集群模型中的任何想法？
查看 SaveClusterTree 紅色三角形選項，看看它是否滿足您的需求。 如果沒有，也許圓形樹狀圖可能會回答你的一些問題。 如果我查看 SaveClusterTree 表，我認為該代碼可能會更簡單。 那好吧。
如果您添加一行，您可以預期聚類順序會發生變化，可能會發生很多變化。 新樹可能看起來不像在您識別的點插入新節點的舊樹。 Big Class，按身高和體重聚類，在添加/刪除 James 時顯示這一點：
沒有詹姆斯，它會重新排列。
