Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Что вы знаете об алгоритме агломеративной кластеризации?

Агломеративная кластеризация — это метод иерархической кластеризации, при котором кластеры постепенно объединяются. Алгоритм начинается с того, что каждый объект рассматривается как отдельный кластер. На каждом шаге объединяются два кластера, для которых метрика объединения показывает максимальное улучшение. Процесс продолжается до тех пор, пока объединение остаётся выгодным по выбранному критерию.

Этот подход часто используется, когда необходимо получить иерархическую структуру кластеров. Преимущество алгоритма заключается в его гибкости: он не требует предположений о количестве кластеров и может работать с любой метрикой сходства.

Однако у метода есть и недостатки: базовая реализация имеет высокую вычислительную сложность, особенно на больших наборах данных. Чтобы снизить сложность, применяются различные оптимизации, например, аддитивные свойства метрик и выборочные пересчёты значений для уменьшения количества операций.

На практике агломеративная кластеризация применяется в задачах, где данные не обязательно находятся в метрическом пространстве, например, при работе с текстами или графами, где сходства между объектами могут быть асимметричными или разреженными.

#машинное_обучение

www.tg-me.com/jp/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/697

976 viewsNov 20, 2024 at 13:00

Что вы знаете об алгоритме агломеративной кластеризации?

Агломеративная кластеризация — это метод иерархической кластеризации, при котором кластеры постепенно объединяются. Алгоритм начинается с того, что каждый объект рассматривается как отдельный кластер. На каждом шаге объединяются два кластера, для которых метрика объединения показывает максимальное улучшение. Процесс продолжается до тех пор, пока объединение остаётся выгодным по выбранному критерию.

Этот подход часто используется, когда необходимо получить иерархическую структуру кластеров. Преимущество алгоритма заключается в его гибкости: он не требует предположений о количестве кластеров и может работать с любой метрикой сходства.

Однако у метода есть и недостатки: базовая реализация имеет высокую вычислительную сложность, особенно на больших наборах данных. Чтобы снизить сложность, применяются различные оптимизации, например, аддитивные свойства метрик и выборочные пересчёты значений для уменьшения количества операций.

На практике агломеративная кластеризация применяется в задачах, где данные не обязательно находятся в метрическом пространстве, например, при работе с текстами или графами, где сходства между объектами могут быть асимметричными или разреженными.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований