В мире бизнеса и технологий большое количество информации собирается и обрабатывается каждую секунду. Но как можно извлечь ценную информацию из этих данных? Один из способов, который может помочь, - это кластерный анализ. В этой статье рассмотрим, что такое кластерный анализ, как он может быть использован в бизнесе, и как применить его с помощью Python. Что такое кластерный анализ? Кластерный анализ - это метод машинного обучения, который группирует объекты информации в "кластеры" на основе их сходства...

Кластеризация без учителя при распознавании изображений — это многоэтапный процесс. Он включает предварительную обработку, извлечение признаков, кластеризацию по сходству и оценку оптимального количества кластеров с использованием меры качества. Все эти шаги реализуются в Python-пакете Clustimage, которому в качестве входных данных нужны только пути или необработанные значения пикселей. Цель clustimage – обнаружить естественные группы или кластеры изображений, используя методы ilhouette, dbindex и их производные, в сочетании с методами кластеризации (agglomerative, kmeans, dbscan и hdbscan)...