В чем преимущества и недостатки агломеративных и дивизивных алгоритмов кластеризации?

Агломеративные алгоритмы кластеризации начинаются с того, что каждый объект рассматривается как отдельный кластер. 1 Затем кластеры последовательно объединяются на основе их сходства, пока все объекты не окажутся в одном большом кластере. 1

Преимущества:

• Простота и эффективность. 5 Агломеративные алгоритмы широко используются из-за простоты и эффективности во многих задачах кластеризации. 5
• Работа с выбросами. 5 Выбросы лучше обрабатываются агломеративными алгоритмами, так как их можно поглотить в более крупные кластеры. 5

Недостатки:

• Высокая вычислительная сложность. 1 Агломеративные алгоритмы могут быть медленными для больших наборов данных из-за необходимости вычисления расстояний между всеми парами объектов. 1

Дивизивные алгоритмы кластеризации, наоборот, начинаются с одного большого кластера, который включает все объекты. 1 Затем этот кластер последовательно делится на более мелкие кластеры, пока каждый объект не окажется в отдельном кластере. 1

Преимущества:

• Возможность работы с данными, имеющими сложную иерархическую структуру. 1 Дивизивные алгоритмы позволяют более гибко и точно определять структуру данных. 1

Недостатки:

• Сложность реализации. 5 Дивизивные алгоритмы сложнее в реализации и требуют выбора критериев разделения. 5
• Чувствительность к выбросам. 1 Выбросы могут приводить к неэффективному разделению и неоптимальным результатам. 5

Таким образом, агломеративные алгоритмы чаще используются из-за простоты и эффективности, а дивизивные алгоритмы могут быть полезны в конкретных приложениях, где предпочтительнее сверху-вниз подход. 5