Какие существуют методы для деления множества данных на группы?

Некоторые методы для деления множества данных на группы (кластеры):

• Иерархическая кластеризация. el-ed.ru Формирует дерево, на каждом уровне которого объекты объединяются в крупные группы. el-ed.ru Подходит для небольших выборок, где важна визуализация. el-ed.ru Но при работе с большими объёмами может заметно тормозить процесс. el-ed.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 Простой и быстрый, требует заранее определить число групп. 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, как у k-средних. el-ed.ru 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 Справляется с данными сложной формы и помогает выявить нетривиальные связи. el-ed.ru Но метод требователен к ресурсам и может быть сложен для трактовки. el-ed.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 типа данных, объёма и цели анализа. el-ed.ru