Алгоритм лечения
-
Обзор алгоритмов кластеризации
- Алгоритмы кластеризации группируют данные в кластеры, основываясь на сходстве.
- Алгоритмы могут быть классифицированы по принципу работы и типу данных.
-
Классификация по принципу работы
- Алгоритмы делятся на иерархические и неиерархические.
- Иерархические алгоритмы используют иерархическую структуру для кластеризации.
- Неиерархические алгоритмы не требуют иерархической структуры и могут быть более быстрыми.
-
Классификация по типу данных
- Алгоритмы могут работать с числовыми данными или текстовыми данными.
- Алгоритмы для числовых данных включают k-средних, DBSCAN и другие.
- Алгоритмы для текстовых данных включают LDA, Hierarchical Dirichlet Process и другие.
-
Проблемы и улучшения алгоритмов кластеризации
- Алгоритмы могут столкнуться с проблемами при работе с неоднородными кластерами или большими наборами данных.
- Улучшения включают случайную выборку, разделение и маркировку данных на диске.
-
Примеры алгоритмов кластеризации
- K-средних минимизирует сумму квадратов ошибок для кластеризации числовых данных.
- BIRCH использует центроиды для перераспределения данных, но может столкнуться с проблемами при неоднородных кластерах.
- CURE использует среднее значение между центроидом и крайними точками для кластеризации неоднородных данных.
-
Доступность и рекомендации
- Библиотека pyclustering включает реализацию CURE на Python и C++.
- Алгоритмы кластеризации могут быть использованы для различных задач, включая парсинг веб-страниц.