Clustering та кластеризація

🎓 Методи

K-Means

Концепція: Розділяє на K кластерів мінімізуючи within-cluster sum of squares.

Процес: Ініціалізація, assignment, update, повторення.

Переваги: Швидкий, простий.

Hierarchical Clustering

Agglomerative: Починає з окремих точок, об'єднує.

Divisive: Починає з одного кластера, розділяє.

Linkage: Single, complete, average, Ward.

DBSCAN

Концепція: Density-based clustering.

Параметри: eps (радіус), min_samples.

Переваги: Різні форми, виявляє noise.

🔧 Advanced Methods

Spectral Clustering

Концепція: Graph-based через eigenvalues.

Переваги: Для non-convex кластерів.

Застосування: Складні форми.

Gaussian Mixture Models

Концепція: Probabilistic clustering.

Переваги: Soft assignments, probabilities.

Застосування: Коли потрібні probabilities.

Mean Shift

Концепція: Density-based, знаходить modes.

Переваги: Не потребує K.

Застосування: Image segmentation.

📚 Практичні приклади

Приклад 1: K-Means для customer segmentation

Features: Підготувати customer features.

K: Визначити K (elbow method).

Clustering: Навчити K-Means.

Аналіз: Проаналізувати кластери.

Приклад 2: DBSCAN для anomaly detection

Параметри: Визначити eps та min_samples.

Clustering: Навчити DBSCAN.

Outliers: Виявити outliers як noise.

© 2025 Науковий Симулятор. Всі права захищені.

Clustering: групування подібних 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.