Как решаются задачи кластеризации данных в информационных системах?

Задачи кластеризации данных в информационных системах решаются с помощью разных инструментов и алгоритмов, выбор которых зависит от набора данных, задачи кластеризации и заданных условий анализа. practicum.yandex.ru

Процесс решения задачи кластеризации включает следующие шаги: ds.mephi.ru

1. Приведение исходных данных к нужному виду (подготовка данных). ds.mephi.ru
2. Выбор меры близости. ds.mephi.ru
3. Выбор алгоритма кластеризации. ds.mephi.ru
4. Выполнение алгоритма. ds.mephi.ru
5. Представление полученных результатов. ds.mephi.ru
6. Интерпретация полученных результатов. ds.mephi.ru

Некоторые методы кластеризации:

• Нисходящие алгоритмы. practicum.yandex.ru Объекты сначала помещают в один кластер, а потом постепенно разделяют на кластеры всё меньше и меньше. practicum.yandex.ru
• Восходящие алгоритмы. practicum.yandex.ru Каждый объект назначают кластером, а потом постепенно объединяют их до достижения нужной степени дробления. practicum.yandex.ru
• Алгоритмы квадратичной ошибки. practicum.yandex.ru Они строят кластеры на основе математической формулы среднеквадратичной ошибки. practicum.yandex.ru Самый популярный из таких алгоритмов — метод k-средних, который создаёт нужное число кластеров, максимально удалённых друг от друга. practicum.yandex.ru
• Системы искусственного интеллекта. practicum.yandex.ru Позволяют разделить объекты с помощью нейронных сетей. practicum.yandex.ru Чаще всего применяются, когда число кластеров неизвестно. practicum.yandex.ru
• Логический подход. practicum.yandex.ru Данные делят по кластерам с помощью дерева решений. practicum.yandex.ru

Также данные можно разбить по кластерам вручную. practicum.yandex.ru Если известен конкретный признак, который различается у разных кластеров, можно разделить все полученные данные по нему. practicum.yandex.ru