Почему в некоторых задачах используется метод разложения данных по разным категориям?

Метод разложения данных по разным категориям (кластеризация) используется в некоторых задачах, потому что помогает систематизировать и структурировать большой массив разрозненной информации. practicum.yandex.ru

Некоторые цели такого подхода:

• Понимание. practicum.yandex.ru gb.ru Деление данных на группы позволяет аналитику понять, какие именно данные собраны. practicum.yandex.ru Затем их проще обрабатывать, например, применять к разным кластерам конкретные методы анализа. practicum.yandex.ru
• Выявление аномалий. practicum.yandex.ru gb.ru После кластеризации могут появиться отдельные данные, которые не относятся ни к одному из кластеров. practicum.yandex.ru Их нужно изучить, чтобы понять, ошибка это или какой-то интересный феномен. practicum.yandex.ru
• Расширение. practicum.yandex.ru gb.ru Иногда при сборе информации у каких-то данных больше признаков, а у каких-то меньше. practicum.yandex.ru Кластеризация помогает предположить отсутствующие признаки у других элементов кластера. practicum.yandex.ru
• Сжатие. practicum.yandex.ru gb.ru Если данных слишком много, можно поделить их на кластеры, усреднить и оставить по одному объекту на каждый кластер. practicum.yandex.ru Это позволит в дальнейшем при анализе использовать меньше мощности. practicum.yandex.ru

Кластеризация широко распространена в различных сферах, так как её можно применить почти ко всем данным, которые необходимо объединить в одну систему и придать им единую структуру. gb.ru