相似矩阵的聚类技术

Question

根据他们选择的数码相机的功能，我有128个响应者的二进制数据。其中“1”表示要素的选择，“0”表示未选择的要素。我有92个产品功能列和行响应。每个响应者都精确选择了92个功能中的20个功能。我想根据他们选择的功能创建不同用户组的集群。我已经在这些binaray数据上尝试了一些聚类算法，如模糊聚类和层次结构，但它没有给我任何好的结果，并且创建的聚类非常糟糕。所以现在我已经在响应者的数据上应用了骰子系数相似度矩阵，这基本上给出了每个响应者与所有其他响应者的相似性得分。是否有可能在此相似性矩阵上应用聚类技术以获得良好的聚类？还有哪些聚类技术可以应用于这个用户相似性矩阵，以便我可以根据他们的相似分数识别用户群。任何建议和评论都会非常感激

Answer 1

由于您的数据集很小，请使用分层聚类。

可以使用距离或实现相似性。