Ответ на данный вопрос интересен, так как позволяет понять, какие методы кластеризации могут быть применены для анализа обучающей выборки и какие из них могут быть наиболее эффективными в конкретной задаче. Также это позволяет расширить свой кругозор и узнать о новых методах кластеризации, которые могут быть полезны при работе с обучающими данными. Кроме того, ответ на данный вопрос может помочь выбрать наиболее подходящий метод кластеризации для конкретной задачи и повысить качество анализа данных.
1 Ответ
Вы должны войти в систему, чтобы добавить ответ.
1. Метод k-средних (k-means)
2. Иерархическая кластеризация
3. DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
4. Агломеративная кластеризация
5. Метод главных компонент (PCA)
6. Спектральная кластеризация
7. Алгоритмы на основе плотности (OPTICS, HDBSCAN)
8. Алгоритмы на основе графов (Spectral Clustering, Affinity Propagation)
9. Методы на основе плотности вероятности (Gaussian Mixture Models)
10. Нейронные сети для кластеризации (Self-Organizing Maps, Neural Gas)