Некоторые алгоритмы, которые используются для кластеризации данных в машинном обучении:

• K-means. 1 Один из самых простых и широко используемых алгоритмов кластеризации. 1 Делит данные на K кластеров, минимизируя внутрикластерное расстояние. 1
• Иерархическая кластеризация. 1 Строит дерево кластеров (дендрограмму), которое показывает, как кластеры объединяются на разных уровнях. 1 Существует два подхода: агломеративный (снизу вверх) и дивизионный (сверху вниз). 1
• DBSCAN. 1 Группирует точки, находящиеся в плотных областях, и отмечает точки, находящиеся в разреженных областях, как шум. 1 Этот метод особенно полезен для кластеризации данных с нерегулярной формой кластеров и шумом. 1
• Mean Shift. 1 Метод, который находит кластеры путём перемещения центроидов в направлении максимальной плотности данных. 1 Этот алгоритм не требует заранее задавать количество кластеров, что делает его гибким и удобным для использования в различных задачах. 1
• BIRCH. 3 Алгоритм, специально разработанный для кластеризации очень большого набора данных. 3 Часто он работает быстрее, чем другие алгоритмы кластеризации, такие как K-средние. 3