Какие алгоритмы используются для кластеризации данных в машинном обучении?

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

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