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...

Рассмотрим один из способов распределения объектов по группам - агломеративную кластеризацию в Python. Она является разновидностью иерархического алгоритма и заключается в последовательном объединении точек в кластеры. При этом сначала каждый объект лежит в отдельной группе, после на каждом шаге самые близкие кластеры объединяются на основании выбранных метрик расстояния. В качестве дистанций между кластерами часто принимают: В качестве метрики расстояния между точками обычно используется евклидова мера (также поддерживается много других, например, корреляция, косинусное различие)...