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)...

Рассмотрим один из передовых методов кластеризации - DBSCAN. Для многих исследователей эффективность метода зачастую компенсируется сложностью его настройки, из-за чего предпочтение отдается другим алгоритмам. Давайте внесем ясность в вопрос и упростим использование DBSCAN. Основные параметры алгоритма, которые меняются от задачи к задаче: Они определяют 3 вида точек: Далее формируются отдельные кластера для каждой группы достижимых на расстоянии eps ядерных точек (возможно, одной). Граничным точкам...