Как алгоритмы кластеризации могут помочь в повышении интерпретируемости данных?

Алгоритмы кластеризации помогают повысить интерпретируемость данных, выявляя внутренние структуры в больших наборах информации, что делает её более понятной. 1

Некоторые способы, как это происходит:

• Группировка по схожести. 1 Кластеризация позволяет объединять данные, основываясь на их общих характеристиках. 1
• Сжатие информации. 1 Информация представляется в виде отдельных кластеров, что уменьшает её размер и сложность. 3
• Поиск аномалий. 1 Выделение отдельных кластеров помогает обнаружить необычные события или аномалии в больших объёмах информации. 1
• Улучшение процессов машинного обучения. 1 Кластеризация может использоваться для предварительной обработки данных перед применением методов машинного обучения. 1

Например, с помощью алгоритмов кластеризации можно группировать изображения по схожим визуальным признакам или разделять сетевой трафик на сегменты в зависимости от его поведения. 3