Какие существуют эффективные методы разделения данных на группы?

Некоторые эффективные методы разделения данных на группы:

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

Выбор подхода зависит от типа данных, объёма и цели анализа. el-ed.ru