60
правок
Изменения
Нет описания правки
* Графовые алгоритмы кластеризации. Наиболее примитивный класс алгоритмов. В настоящее время практически не применяется на практике.
* Вероятностные алгоритмы кластеризации. Каждый объект из обучающей выборки относится к каждому из кластеров с определенной степенью вероятности.
** EM-алгоритм<ref>[http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=EM-алгоритм [EM-алгоритм]</ref>]* [[Иерархическая_кластеризация|Иерархические алгоритмы кластеризации]]. Упорядочивание данных путем создания иерархии вложенных кластеров.* [[K-средних|Алгоритм <tex>\mathrm{k}</tex>-средних ]] (англ. ''<tex>\mathrm{k}</tex>-means'')<ref>[http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=K-средних <tex>\mathrm{k}</tex>-средних]</ref>. Итеративный алгоритм, основанный на минимизации суммарного квадратичного отклонения точек кластеров от центров этих кластеров.
* Распространение похожести (англ. ''affinity propagation''). Распространяет сообщения о похожести между парами объектов для выбора типичных представителей каждого кластера.
* Сдвиг среднего значения (англ. ''mean shift''). Выбирает центроиды кластеров в областях с наибольшей плотностью.
* Спектральная кластеризация (англ. ''spectral clustering''). Использует собственные значения матрицы расстояний для понижения размерности перед использованием других методов кластеризации.
* Основанная на плотности пространственная кластеризация для приложений с шумами (англ. ''Density-based spatial clustering of applications with noise'', ''DBSCAN''). Алгоритм группирует в один кластер точки в области с высокой плотностью. Одиноко расположенные точки помечает как шум.
== Меры качества кластеризации ==
Для оценки качества кластеризации задачу можно переформулировать в терминах задачи дискретной оптимизации.
Необходима так сопоставить объектам из множества <tex>X</tex> метки кластеров, чтобы значение выбранного функционала качества приняло наилучшее значение.
В качестве примера, стремятся достичь минимума среднего внутрикластерного расстояния <tex>F_0 = \dfrac{\sum_{i<j}{[y_i=y_j]\cdot\rho(x_i, x_j)}}{\sum_{i<j}[y_i=y_j]}</tex> или максимума среднего межкластерного расстояния <tex>F_1 = \dfrac{\sum_{i<j}{[y_i\neq y_j]\cdot\rho(x_i, x_j)}}{\sum_{i<j}[y_i\neq y_j]}</tex>.
Подробнее про меры качества можно прочитать в статье [[Оценка_качества_в_задаче_кластеризации|оценка качества в задаче кластеризации]]<sup>[на 28.12.18 не создан]</sup>.
== Применение ==
