Кластеризация — это организация сущностей из входных данных в конечное число подмножеств или кластеров с целью максимального сходства внутри кластера, максимального различия между кластерами.
Приложения алгоритмов кластеризации.
- Персонализация и целевой рынок. Цель состоит в том, чтобы сгруппировать клиентов на основе схожих характеристик, таких как привычки расходов, для разработки целевой кампании.
- Классификация документов: цель состоит в том, чтобы классифицировать или сгруппировать документы на основе схожего содержания, теги документа можно использовать для создания дайджеста для сводки документа.
- Обнаружение мошенничества: цель здесь — изолировать используемые случаи на основе близости к историческим кластерам, которые представляют мошенническое поведение.
- Медицинская визуализация: ее можно использовать для определения различных типов тканей на трехмерном изображении.
- Городское планирование: это можно использовать для определения групп и типов домов на основе их цен на жилье и географического положения.
Алгоритмы кластеризации можно разделить на
- Кластеризация на основе центроидов: этот алгоритм организует кластеры в кластеры на основе удаленности элементов от центроидов кластеров.
- Кластеризация на основе плотности: элементы кластера алгоритма, которые тесно связаны друг с другом. Он объединяет кластеры произвольной формы.
- Кластеризация на основе распределения. Здесь предполагается, что данные имеют неотъемлемый тип распределения, такой как нормальное распределение. Алгоритм кластера, основанный на вероятности принадлежности члена к определенному распределению.
- Иерархическая кластеризация: построенный алгоритм представляет собой дерево кластеров, это лучше всего подходит для иерархических данных, таких как таксономия.
