В чем заключаются ключевые различия между синтетическими и реальными датасетами для кластерного анализа?

Некоторые ключевые различия между синтетическими и реальными датасетами для кластерного анализа:

Происхождение данных:

• Реальные датасеты создаются путём сбора информации о реально существующих объектах, явлениях и т. д.. ai.sber.ru Например, датасет может состоять из записей людей в социальных сетях или из фотографий животных в местах их обитания, снабжённых текстовыми подписями. ai.sber.ru
• Синтетические датасеты создаются искусственно при помощи специальных алгоритмов. ai.sber.ru Например, можно взять 3D-модели разных животных и при помощи программы трёхмерного моделирования сгенерировать различные ракурсы этих животных при разном освещении и других параметрах среды. ai.sber.ru

Особенности:

• Реальные датасеты могут содержать ошибки, шум или пропущенные значения. data-light.ru
• Синтетические датасеты по сравнению с реальными данными дешевле, намного разнообразнее и быстрее поддаются обработке. ai.sber.ru Их можно производить практически в неограниченных количествах. ai.sber.ru
• Применение: синтетические данные используются при тестировании моделей на уязвимости и при переносе на новые задачи или языки, а также в других случаях, когда нужно заменить или дополнить реальные данные. ai.sber.ru