Какие методы применяются для разделения большого объема данных на более мелкие группы?

Для разделения большого объёма данных на более мелкие группы применяется кластеризация. practicum.yandex.ru sky.pro

Некоторые методы кластеризации:

• Нисходящие алгоритмы. practicum.yandex.ru Объекты сначала помещают в один кластер, а потом постепенно разделяют на кластеры всё меньше и меньше. practicum.yandex.ru
• Восходящие алгоритмы. practicum.yandex.ru Каждый объект назначают кластером, а потом постепенно объединяют их до достижения нужной степени дробления. practicum.yandex.ru
• Алгоритмы квадратичной ошибки. practicum.yandex.ru Они строят кластеры на основе математической формулы среднеквадратичной ошибки. practicum.yandex.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. 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. practicum.yandex.ru Данные делят по кластерам с помощью дерева решений. practicum.yandex.ru

Выбор метода зависит от набора данных, задачи кластеризации и заданных условий анализа. practicum.yandex.ru