❓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.
❓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.
Bitcoin is built on a distributed digital record called a blockchain. As the name implies, blockchain is a linked body of data, made up of units called blocks that contain information about each and every transaction, including date and time, total value, buyer and seller, and a unique identifying code for each exchange. Entries are strung together in chronological order, creating a digital chain of blocks. “Once a block is added to the blockchain, it becomes accessible to anyone who wishes to view it, acting as a public ledger of cryptocurrency transactions,” says Stacey Harris, consultant for Pelicoin, a network of cryptocurrency ATMs. Blockchain is decentralized, which means it’s not controlled by any one organization. “It’s like a Google Doc that anyone can work on,” says Buchi Okoro, CEO and co-founder of African cryptocurrency exchange Quidax. “Nobody owns it, but anyone who has a link can contribute to it. And as different people update it, your copy also gets updated.”
The STAR Market, as is implied by the name, is heavily geared toward smaller innovative tech companies, in particular those engaged in strategically important fields, such as biopharmaceuticals, 5G technology, semiconductors, and new energy. The STAR Market currently has 340 listed securities. The STAR Market is seen as important for China’s high-tech and emerging industries, providing a space for smaller companies to raise capital in China. This is especially significant for technology companies that may be viewed with suspicion on overseas stock exchanges.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ms