尋找最近的鄰居/鄰域作為層次模型的新入口我有一個我喜歡的層次聚類模型。我根據統計數據和領域知識的平衡選擇集群，因此它們通常比最佳 CCC 建議的範圍要寬得多（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，而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。
當我收到新資料時，可以輕鬆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，雖然較小的子簇沒有被選擇用於整體品質表示，但它們對於視覺觀察仍然非常有用。
我想知道是否有一種方法可以視覺化新資料將進入聚類模型的位置，直到特定的子分支。尤其是在星座圖中。我唯一能想到要做的就是
a）找到一個最近鄰演算法，使我接近與分層集群相同的結構
b) 解決一些額外的更細粒度的群集層，一直到最後幾個分支，然後只向使用者報告密切相關群集的成員資格。
這些都沒有真正將其放在星座圖上，但選項 b 至少可以為他們提供一個尋找方向的路線圖。
關於如何視覺化分層集群模型中的新條目有什麼想法嗎？
消費者與市場研究回复：為分層模型的新條目查找最近的鄰居/鄰居如果您添加一行，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：
Without James it rearranges.Without James it rearranges.Without James it rearranges.沒有詹姆斯，它會重新排列。
回复：為分層模型的新條目查找最近的鄰居/鄰居查看 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，我認為代碼可能會更簡單。 那好吧。
