Когда классифицирующие группы заранее не заданы, используется метод кластерного анализа. Это один из методов машинного обучения, который относится к категории обучения без учителя. Давайте разберем, как этот метод работает и какие шаги необходимо предпринять для его реализации:

1. Сбор данных: Для начала необходимо собрать данные, которые вы хотите анализировать. Эти данные могут быть представлены в виде таблицы, где строки соответствуют объектам, а столбцы — их характеристикам.
2. Предобработка данных: На этом этапе данные очищаются от пропусков, дубликатов и выбросов. Также может потребоваться нормализация данных, чтобы все характеристики были приведены к одному масштабу.
3. Выбор метода кластеризации: Существует несколько методов кластеризации, таких как метод k-средних, иерархическая кластеризация, метод DBSCAN и другие. Выбор метода зависит от специфики ваших данных и целей анализа.
4. Определение числа кластеров (если необходимо): В некоторых методах, таких как метод k-средних, необходимо заранее определить количество кластеров. Это можно сделать с помощью метода локтя или анализа силуэта.
5. Применение метода кластеризации: После выбора метода и определения параметров, алгоритм применяют к данным. Алгоритм автоматически распределяет объекты по кластерам на основе их сходства.
6. Анализ результатов: После выполнения кластеризации необходимо проанализировать результаты. Это включает в себя интерпретацию полученных кластеров и оценку их качества.

Использование кластерного анализа позволяет выявить скрытые структуры в данных и сгруппировать объекты без предварительных знаний о группах. Это особенно полезно в тех случаях, когда вы хотите обнаружить естественные группы в данных или сегментировать рынок, клиентов и т.д.