60
правок
Изменения
Methods added
[[Файл:clusterclusters.png|thumb|300px|Пример кластеризации. Красным цветом выделены неклассифицированные объекты.]]
'''Кластеризация''' (англ. ''cluster analysis'') {{---}} задача группировки множества объектов на подмножества ('''кластеры''') таким образом,
чтобы объекты из одного кластера были более похожи друг на друга, чем на объекты из других кластеров по какому-либо критерию.
Решение задачи кластеризации объективно неоднозначно по ряду причин:
* не существует однозначного критерия качества кластеризации. Известен ряд алгоритмов, осуществляющих разумную кластеризацию "по построению", однако все они могут давать разные результаты. Следовательно, для определения качества кластеризации и оценки выделенных кластеров необходим эксперт предметной области.
* число кластеров, как правило, заранее не известно и выбирается по субъективным критериям. Даже если алгоритм не требует изначального знания о числе классов, конкретные реализации зачастую требуют указать этот параметр<ref>[https://scikit-learn.org/0.20stable/modules/clustering.html scikit-learn {{---}} Clustering]</ref>.
* результат кластеризации существенно зависит от метрики. Однако существует ряд рекомендаций по выбору метрик для определенных классов задач.<ref>Cornwell, B. (2015). Linkage Criteria for Agglomerative Hierarchical Clustering. Social Sequence Analysis, 270–274.</ref>
* 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
* Иерархические алгоритмы кластеризации. Упорядочивание данных путем создания иерархии вложенных кластеров.
* Алгоритм <tex>\mathrm{k}</tex>-средних (англ. ''<tex>\mathrm{k}</tex>-means''). 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.
== Применение ==
