Clustering та Unsupervised Learning

🎓 Алгоритми кластеризації

K-means

Алгоритм: Ініціалізує K центроїдів, призначає точки найближчому, оновлює центроїди, повторює до збіжності.

Переваги: Швидкий, простий, масштабований.

Недоліки: Потребує K, працює тільки для круглих кластерів, чутливий до ініціалізації.

Вибір K: Elbow method, silhouette score, domain knowledge.

DBSCAN

Концепція: Групує точки з високою щільністю. Викиди поза кластерами.

Переваги: Не потребує K, знаходить довільні форми, виявляє викиди.

Недоліки: Чутливий до параметрів, повільніший за K-means.

Параметри: eps (радіус сусідства), min_samples (мінімум точок для кластера).

Hierarchical Clustering

Agglomerative: Починає з окремих точок, об'єднує найближчі. Створює dendrogram.

Переваги: Не потребує K, візуалізація (dendrogram), інтерпретація.

Недоліки: Повільний, не масштабується для великих датасетів.

📚 Практичні приклади

Приклад 1: K-means кластеризація

Підготовка: Нормалізувати дані, визначити K (elbow method).

Кластеризація: Навчити KMeans з вибраним K.

Оцінка: Обчислити silhouette score, inertia. Візуалізувати кластери.

Інтерпретація: Проаналізувати характеристики кожного кластера.

Приклад 2: DBSCAN для складних форм

Параметри: Визначити eps (k-distance graph), min_samples.

Кластеризація: Навчити DBSCAN.

Аналіз: Перевірити кластери, викиди. Налаштувати параметри при потребі.

Візуалізація: Візуалізувати кластери та викиди.

© 2025 Науковий Симулятор. Всі права захищені.

Clustering: групування схожих об'єктів

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE & UMAP і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.