Некоторые эффективные методы разделения данных на группы:

• Иерархическая методика. 1 Объекты разделяют на группы, образующие «ступени» классификационной лестницы, которые располагаются в иерархическом порядке. 1 Объекты подразделяются по степени значимости признаков (от главных к второстепенным, от общих к частным). 1
• Метод «деревья решений». 1 Это разновидность иерархической методики. 1 Для решения задачи классификации данных производится их разделение на более мелкие группы с целью уточнения отличительных свойств. 1
• Фасетный метод. 1 Объекты информации разделяют по одному общему признаку (например, по назначению, цвету, форме или составу) на независимые группы. 1 Признаки разделения должны быть сопоставимыми по значимости для различных объектов. 1
• Кластерный анализ. 2 Это разделение большой группы объектов на несколько поменьше. 2 Каждая малая группа называется кластером. 2 Кластер формируется на основе какого-то конкретного критерия. 2 Это может быть любая особенность объекта: размер, форма, категория, вид. 2
• Алгоритм k-средних. 3 Делит данные на заданное количество кластеров так, чтобы объекты внутри каждой группы были максимально похожи друг на друга. 3
• DBSCAN. 3 Ищет области с высокой плотностью объектов, автоматически выделяя группы и игнорируя шум. 3 Удобен, когда структура данных не вписывается в форму шара, но может «споткнуться» о резкие перепады плотности. 3
• Спектральная кластеризация. 3 Строит модель на основе взаимосвязей между объектами, выявляя скрытые связи. 3

Выбор подхода зависит от типа данных, объёма и цели анализа. 3