Интеллектуальные методы кластеризации данных

В данной работе рассматриваются интеллектуальные методы кластеризации данных. В последние годы наблюдается увеличение количества данных, которые подлежат анализу в различных областях. В связи с этим возрастает потребность в более эффективных методах кластеризации данных. Методы кластеризации данных можно разделить на две основные категории: иерархические и неиерархические. Иерархические методы кластеризации строят дерево кластеров, начиная с каждого объекта в отдельном кластере, а затем объединяют близкие кластеры, пока не останется один кластер, содержащий все объекты. Неиерархические методы кластеризации определяют число кластеров заранее и группируют объекты в соответствии с их сходством и различиями. Методы кластеризации данных – это одна из важнейших областей машинного обучения, которая позволяет группировать данные в соответствии с их признаками и характеристиками. Кластеризация данных является одним из основных методов анализа данных и находит широкое применение во многих областях, включая биологию, медицину, экономику, социологию и другие.