Почему важно учитывать контекст при разбиении данных на группы?

Учёт контекста при разбиении данных на группы важен по нескольким причинам:

• Создание полезной модели. el-ed.ru Если игнорировать мнение экспертов и конечных пользователей, то полученные группы могут быть формально точными, но на деле бесполезными. el-ed.ru Знание контекста и обратная связь с теми, кто будет применять результаты, критически важны. el-ed.ru
• Представление распределения явлений. cartetika.ru Важно не просто показать большие и маленькие значения, но и значимые промежуточные группы, если таковые есть. cartetika.ru
• Избегание ошибок. el-ed.ru Например, если ориентироваться на минимальные признаки, можно получить искусственные разделения. el-ed.ru Объекты, которые логично анализировать вместе, окажутся в разных группах. el-ed.ru В результате — искажение выводов и потери при дальнейшем использовании данных. el-ed.ru
• Выбор подходящего уровня детализации. el-ed.ru Чрезмерная детализация приводит к фрагментации. el-ed.ru Разбив всё на микрокластеры, легко упустить общие тенденции — те самые, ради которых и начинался анализ. el-ed.ru

Таким образом, учёт контекста при разбиении данных на группы помогает избежать ошибок и создать полезную модель. el-ed.ru