Как кластеризация используется в анализе больших данных?

Кластеризация в анализе больших данных используется для группировки схожих объектов в кластеры. repository.utm.md practicum.yandex.ru Это позволяет лучше понять структуру данных и выявить скрытые закономерности. apptask.ru

Вот некоторые способы применения кластеризации:

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