🔬 3 популярных метода кластеризации

Кластеризация - это задача разбиения объектов на конечное число классов без обучающей выборки, то есть задача обучения без учителя

Самые популярные методы кластеризации это:
1. K-Means
2. Иерархическая агломеративная кластеризация
3. DBSCAN

Разобраться в них вам поможет:
1. Хендбук от Яндекса (понятно, что нужно быть более-менее математически подкованным)
2. Видяшки от StatQuest c наглядным объяснением:
–[ENG] K-Means
–[ENG] Hierarchical Clustering
–[ENG] DBSCAN
3. Документация scikit-learn на русском
4.[ENG] Ноутбук с демонстрацией применения этих методов в решении реальной задачи
5. Интерактивные визуализации, чтобы посмотреть, как работают методы:
[ENG] K-Means
[ENG] DBSCAN

Ставьте лайки 👍 на этот пост, и пишите в комментариях, про что вы бы ещё хотели увидеть публикации

P.S. Конечно, это не все методы. На картинке можно увидеть результаты работы этих и других методов кластеризации на различных датасетах 🙂