Какие существуют методы решения задач с разложением данных на группы?

Некоторые методы решения задач с разложением данных на группы:

• Кластерный анализ. ceur-ws.org Это набор методов, которые используют для группировки объектов или событий в относительно однородные группы (кластеры). ceur-ws.org Объекты в каждом кластере должны быть похожи между собой и отличаться от объектов в других кластерах. ceur-ws.org
• Иерархическая кластеризация. proglib.io Алгоритм строит иерархию кластеров. proglib.io Начинает работу с того, что каждому экземпляру данных сопоставляется свой собственный кластер. proglib.io Затем два ближайших кластера объединяются в один и так далее, пока не будет образован один общий кластер. proglib.io
• Метод k-средних. ceur-ws.org proglib.io Суть этой группы методов — определить центр кластера, а в следующую очередь сгруппировать все объекты в пределах заданного от центра порогового значения. ceur-ws.org
• Аналитическая группировка. math.semestr.ru В основу группировки кладётся факторный признак, а каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака. math.semestr.ru
• Метод groupby. sky.pro Позволяет разделить DataFrame на группы по значению одного или нескольких столбцов. sky.pro Это особенно полезно, когда нужно выполнить агрегатные операции, такие как суммирование, усреднение или подсчет значений в каждой группе. sky.pro
• Метод apply. sky.pro Позволяет применять произвольные функции к каждой группе. sky.pro Это особенно полезно, когда стандартные агрегатные функции не подходят для задачи. sky.pro