Ответ на данный вопрос интересен, так как позволяет понять, какие методы кластеризации существуют и как они могут быть применены для решения различных задач в машинном обучении. Это позволяет выбрать наиболее подходящий метод для конкретной задачи и достичь наилучших результатов. Кроме того, знание различных методов кластеризации позволяет более глубоко понять принципы и особенности работы алгоритмов машинного обучения.
1 Ответ
Вы должны войти в систему, чтобы добавить ответ.
1. Метод k-средних (k-means)
2. Иерархическая кластеризация
3. DBSCAN
4. Агломеративная кластеризация
5. Спектральная кластеризация
6. Метод опорных векторов (SVM)
7. Метод главных компонент (PCA)
8. Метод максимального правдоподобия (EM)
9. Метод плотностной кластеризации (DBSCAN)
10. Метод минимального остовного дерева (MST)
11. Методы иерархической кластеризации на основе расстояний (Ward, Single Linkage, Complete Linkage)
12. Методы кластеризации на основе плотности (OPTICS, DENCLUE)
13. Методы кластеризации на основе графов (Spectral Clustering, Markov Clustering)
14. Методы кластеризации на основе итеративного улучшения (Fuzzy C-Means, Expectation-Maximization)
15. Методы кластеризации на основе иерархических моделей (Latent Dirichlet Allocation, Hierarchical Dirichlet Process)