Кластерный анализ отличается от других методов анализа данных, таких как регрессия или классификация, тем, что не требует заранее определённой целевой переменной. 3 Вместо этого кластерный анализ ищет внутренние закономерности и сходства в данных, позволяя выделить группы объектов схожих характеристик. 3

Некоторые преимущества кластерного анализа:

• Выявление закономерностей и взаимосвязей в данных. 1 Кластерный анализ позволяет больше узнать о глубинной структуре данных, выявляя в них закономерности и взаимосвязи, которые ранее было трудно обнаружить. 1
• Упорядочивание данных. 1 Кластеризация делает данные более управляемыми и удобными для анализа за счёт уменьшения их размера и сложности. 1
• Сбор информации. 1 Кластерный анализ использует сходные объекты для их объединения в группы с целью получения ценных сведений, которые могут быть применены в различных областях знаний. 1
• Гибкость данных. 1 Кластерный анализ может использоваться с различными типами и форматами данных, поскольку он не накладывает ограничений на тип или формат анализируемых данных. 1

Некоторые недостатки кластерного анализа:

• Интенсивность кластерного анализа. 1 С учётом выбора начальных условий, таких как количество кластеров и мера расстояния, результаты кластерного анализа могут быть чувствительными. 1
• Интерпретация. 1 Интерпретация результатов кластеризации может быть различной и зависит от того, какой метод и параметры кластеризации используются. 1
• Переоценка. 1 Использование кластеризации может привести к чрезмерной подгонке, что приводит к плохому обобщению на новые данные, поскольку кластеры слишком жёстко привязаны к исходным данным. 1
• Масштабируемость данных. 1 Кластеризация больших массивов данных может быть дорогостоящей и трудоёмкой, а для её выполнения может потребоваться специализированное аппаратное или программное обеспечение. 1