Какие методы кластеризации используются при анализе результатов мониторинга?

При анализе результатов мониторинга могут использоваться различные методы кластеризации, выбор которых зависит от имеющихся данных, целей анализа и условий, в которых он проводится. nextin.ru Некоторые из них:

• Нисходящие алгоритмы. nextin.ru Массив разделяется на крупные кластеры, а потом проводится их дальнейшее разделение внутри кластеров. nextin.ru
• Восходящие алгоритмы. nextin.ru Каждый объект представляется в виде кластера, а после происходит их объединение до того момента, пока не будет достигнута требуемая степень дробления. nextin.ru
• Алгоритмы квадратичной ошибки. nextin.ru Строятся на основании математического подхода, применяется формула среднеквадратичной ошибки. nextin.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. nextin.ru 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. nextin.ru practicum.yandex.ru Подразумевает разделение данных с использованием дерева решений. nextin.ru
• Плотностные методы. sky.pro Определяют кластеры как области с высокой плотностью объектов. sky.pro Например, DBSCAN находит кластеры произвольной формы, эффективно обрабатывает шум. sky.pro
• Вероятностные методы. sky.pro Моделируют данные как смесь вероятностных распределений. sky.pro Например, GMM (Gaussian Mixture Models) представляет кластеры как многомерные нормальные распределения, а LDA (Latent Dirichlet Allocation) используется для кластеризации текстовых документов по темам. sky.pro
• Спектральные методы. sky.pro Используют собственные значения матрицы сходства для снижения размерности перед кластеризацией. sky.pro