Кластеризация в анализе больших данных используется для группировки схожих объектов в кластеры. 14 Это позволяет лучше понять структуру данных и выявить скрытые закономерности. 5

Вот некоторые способы применения кластеризации:

• Группировка по схожести. 1 Данные группируются, основываясь на их схожести и общих характеристиках. 1
• Выделение структуры. 1 Алгоритмы кластеризации выявляют внутренние структуры в больших наборах данных, делая их более понятными и интерпретируемыми. 1
• Сжатие информации. 1 Если данных слишком много, их делят на кластеры, усредняют и оставляют по одному объекту на каждый кластер. 4 Это позволяет в дальнейшем при анализе использовать меньше мощности. 4
• Поиск аномалий. 1 Выделение отдельных кластеров помогает выявить аномалии и выбросы в данных, что важно для обнаружения необычных событий или аномалий в больших объёмах информации. 1
• Улучшение процессов машинного обучения. 1 Кластеризация может быть использована для предварительной обработки данных перед применением методов машинного обучения. 1