Кластеризация многомерных данных

Оглавление1 Кластеризация многомерных данных1.1 Обзор алгоритмов кластеризации1.2 Классификация алгоритмов кластеризации1.3 Примеры алгоритмов кластеризации1.4 Рекомендации по использованию алгоритмов кластеризации1.5 Библиография1.6 Полный […]

Кластеризация многомерных данных

  • Обзор алгоритмов кластеризации

    • Алгоритмы кластеризации используются для группировки данных в группы с похожими характеристиками. 
    • Существует множество алгоритмов кластеризации, включая иерархические, основанные на плотности, и методы на основе связей. 
  • Классификация алгоритмов кластеризации

    • Алгоритмы могут быть классифицированы по различным критериям, таким как тип данных, количество кластеров, и метод вычисления расстояния. 
    • Алгоритмы могут быть основаны на методах уменьшения размерности, таких как t-SNE и PCA. 
  • Примеры алгоритмов кластеризации

    • K-means – популярный алгоритм кластеризации, который делит данные на k кластеров. 
    • DBSCAN – алгоритм, который находит кластеры на основе плотности и может работать с нечисловыми данными. 
    • Hierarchical Clustering – алгоритм, который создает иерархическую структуру кластеров. 
  • Рекомендации по использованию алгоритмов кластеризации

    • Необходимо проверять корректность работы алгоритмов и их соответствие поставленным задачам. 
    • Алгоритмы должны быть адаптированы к специфическим требованиям и характеристикам данных. 
  • Библиография

    • В статье приведены ссылки на научные работы, которые описывают различные алгоритмы кластеризации и их применение в различных областях. 

Полный текст статьи:

Кластеризация многомерных данных — Википедия

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх