Для правильного выполнения кластеризации, выборки, чистки и визуализации данных рекомендуется следовать таким шагам:

1. Подготовка данных. 2 Нужно убедиться, что есть все нужные сведения. 2 Затем следует отразить данные в формате цифр, чтобы можно было рассчитать расстояние между объектами. 2 Также необходимо объединить данные в хранилище и преобразовать их, если они имеют разные единицы измерения. 2
2. Кластеризация. 14 Для этого можно использовать различные алгоритмы, например: K-Means, иерархическую кластеризацию или DBSCAN. 1 Выбор метода зависит от набора данных, задачи кластеризации и условий анализа. 4
3. Визуализация результатов. 1 Для отображения кластеров и их связей можно использовать графические инструменты, такие как scatter plot, heatmap или dendrogram. 1

Пример кластеризации с использованием алгоритма K-Means: 1

1. Загрузить данные и провести предварительную обработку. 1
2. Выбрать количество кластеров (например, K = 3). 1
3. Инициализировать центры кластеров случайным образом. 1
4. Присвоить каждому объекту кластер, который находится ближе всего к его центру. 1
5. Обновить центры кластеров, вычислив среднее значение всех объектов в кластере. 1
6. Повторить шаги 4 и 5 до сходимости (когда центры кластеров больше не перемещаются). 1

Для наилучших результатов рекомендуется экспериментировать с различными алгоритмами и настройками. 1