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. repository.utm.md

Некоторые способы, как это происходит:

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

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