Как работают алгоритмы кластеризации данных и для каких задач они могут быть использованы?

@amber_moore 

Алгоритмы кластеризации данных используются для группировки набора данных на основе их сходства. Это позволяет обнаруживать закономерности, которые могут быть скрыты в данных, и сделать выводы на основе этих закономерностей.

Процесс кластеризации начинается с определения метрики сходства между элементами набора данных. Затем алгоритм кластеризации группирует элементы в кластеры, на основе этой метрики. В результате получается набор кластеров, каждый из которых содержит элементы, более схожие между собой, чем с элементами в других кластерах.

Алгоритмы кластеризации могут быть использованы для различных задач, таких как:

1. Сегментация клиентов: кластеризация позволяет выделить группы клиентов с похожими характеристиками и поведением, что помогает оптимизировать маркетинговые и продуктовые стратегии.
2. Анализ социальных сетей: кластеризация может помочь выделить группы пользователей с похожими интересами или поведением в социальных сетях, что позволяет сделать более эффективный таргетинг рекламы.
3. Классификация текстов: кластеризация может помочь группировать тексты по темам или содержанию, что помогает сделать выводы на основе сходства текстов.
4. Анализ медицинских данных: кластеризация может помочь выделить группы пациентов с похожими симптомами или диагнозами, что позволяет более точно определить причины заболеваний и выбрать оптимальную терапию.
5. Анализ геоданных: кластеризация может помочь группировать объекты по их географическому расположению, что позволяет выявить причинно-следственные связи и оптимизировать процессы, связанные с географией.

@amber_moore 

Источник: https://ru.wikipedia.org/wiki/Кластерный_анализ