Какие методы кластеризации данных используются в современном программировании?

Некоторые методы кластеризации данных, которые используются в современном программировании:

• K-means. sky.pro Один из самых простых и широко используемых алгоритмов кластеризации. sky.pro Он делит данные на K кластеров, минимизируя внутрикластерное расстояние. sky.pro
• Иерархическая кластеризация. sky.pro proglib.io 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 Алгоритм 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
• Спектральная кластеризация. earchive.tpu.ru Алгоритм использует матрицу сходства для разбиения данных на кластеры. earchive.tpu.ru
• Смешанная модель Гаусса. earchive.tpu.ru Алгоритм использует статистический подход для моделирования распределения данных. earchive.tpu.ru

Выбор конкретного метода зависит от типа данных, которые необходимо анализировать, и от конкретной задачи, которую необходимо решить. earchive.tpu.ru