Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

❓ Почему кто-то может предпочесть иерархическую кластеризацию вместо кластеризации на основе разбиения

1. Многоуровневая структура кластеров
Иерархические методы способны выявлять вложенные структуры: можно увидеть, как малые кластеры объединяются в более крупные. Это особенно полезно, если данные имеют естественную иерархию.

2. Гибкость при выборе количества кластеров
В отличие от методов типа K-средних, где нужно заранее задать число кластеров, иерархическая кластеризация позволяет определить их после построения, анализируя дендрограмму (древовидное представление).

3. Хороша для анализа и интерпретации
Иерархическая кластеризация часто применяется в задачах, где важно понять структуру и взаимосвязи между объектами — например, в биоинформатике (кластеризация генов), лингвистике (группировка слов), маркетинге (иерархия клиентов).

⚠️ Ограничения:

➡️ Сложность по вычислениям: стандартные алгоритмы имеют сложность $O(n^2)$ по памяти и времени, что делает их неэффективными для больших наборов данных.
➡️ Чувствительность к шуму и выбросам: особенно при использовании метрик расстояния без устойчивости к выбросам.

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/cn/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/1003

593 viewsJun 2 at 17:52

❓ Почему кто-то может предпочесть иерархическую кластеризацию вместо кластеризации на основе разбиения

1. Многоуровневая структура кластеров
Иерархические методы способны выявлять вложенные структуры: можно увидеть, как малые кластеры объединяются в более крупные. Это особенно полезно, если данные имеют естественную иерархию.

2. Гибкость при выборе количества кластеров
В отличие от методов типа K-средних, где нужно заранее задать число кластеров, иерархическая кластеризация позволяет определить их после построения, анализируя дендрограмму (древовидное представление).

3. Хороша для анализа и интерпретации
Иерархическая кластеризация часто применяется в задачах, где важно понять структуру и взаимосвязи между объектами — например, в биоинформатике (кластеризация генов), лингвистике (группировка слов), маркетинге (иерархия клиентов).

⚠️ Ограничения:

➡️ Сложность по вычислениям: стандартные алгоритмы имеют сложность $O(n^2)$ по памяти и времени, что делает их неэффективными для больших наборов данных.
➡️ Чувствительность к шуму и выбросам: особенно при использовании метрик расстояния без устойчивости к выбросам.

Библиотека собеса по Data Science