Какие существуют методы для разделения данных на непересекающиеся группы в информационных системах?

Некоторые методы для разделения данных на непересекающиеся группы (кластеры) в информационных системах:

• Разделительные алгоритмы. cartetika.ru Делят объекты данных на непересекающиеся группы. cartetika.ru Ни один объект не может находиться в более чем одном кластере, и в каждом кластере должен быть хотя бы один объект. cartetika.ru Примеры: k-means (метод k-средних) и CLARANS (кластеризация больших приложений на основе рандомизированного поиска). cartetika.ru
• Иерархические алгоритмы. cartetika.ru Используются для обнаружения основных закономерностей в наборе данных для проведения статистических исследований. cartetika.ru Типы иерархических алгоритмов кластеризации: агломеративные (от меньшего к большему) и разделительная кластеризация (от большего к меньшему). cartetika.ru
• Алгоритмы на основе плотности. cartetika.ru Разбивают объекты на кластеры на основе оценки плотности распределения. cartetika.ru Пример: DBSCAN, который определяет кластеры по областям высокой плотности. moodle.kstu.ru
• Методы на основе моделей. moodle.kstu.ru Предполагают, что данные сформированы из смеси распределений. moodle.kstu.ru Пример: гауссовские смеси. moodle.kstu.ru