Какие методы кластеризации данных используются в современном программировании?

Некоторые методы кластеризации данных, которые используются в современном программировании:

• K-means. 3 Один из самых простых и широко используемых алгоритмов кластеризации. 3 Он делит данные на K кластеров, минимизируя внутрикластерное расстояние. 3
• Иерархическая кластеризация. 35 Строит дерево кластеров (дендрограмму), которое показывает, как кластеры объединяются на разных уровнях. 3 Существует два подхода: агломеративный (снизу вверх) и дивизионный (сверху вниз). 3
• DBSCAN. 3 Алгоритм группирует точки, находящиеся в плотных областях, и отмечает точки, находящиеся в разреженных областях, как шум. 3 Этот метод особенно полезен для кластеризации данных с нерегулярной формой кластеров и шумом. 3
• Mean Shift. 3 Метод, который находит кластеры путём перемещения центроидов в направлении максимальной плотности данных. 3
• Спектральная кластеризация. 1 Алгоритм использует матрицу сходства для разбиения данных на кластеры. 1
• Смешанная модель Гаусса. 1 Алгоритм использует статистический подход для моделирования распределения данных. 1

Выбор конкретного метода зависит от типа данных, которые необходимо анализировать, и от конкретной задачи, которую необходимо решить. 1