Для ответа на этот вопрос, давайте рассмотрим каждый из перечисленных алгоритмов и то, как они работают в контексте оптимизации глобального значения, такого как сумма квадратов расстояний до центроидов.
- K-medoids: Этот алгоритм основан на выборе "медоидов", которые представляют собой наиболее центральные объекты в кластерах. Он не минимизирует сумму квадратов расстояний до центроидов, а вместо этого минимизирует сумму расстояний до медоидов. Таким образом, K-medoids не оптимизирует глобальное значение в том же смысле, что и K-means.
- DBSCAN: Этот алгоритм является методом кластеризации, основанным на плотности. Он не использует центроиды и не минимизирует сумму квадратов расстояний. Вместо этого он находит кластеры, основываясь на плотности точек, и не оптимизирует глобальное значение, как сумма квадратов расстояний. Поэтому DBSCAN не подходит.
- K-means: Этот алгоритм является классическим методом кластеризации, который минимизирует сумму квадратов расстояний до центроидов. Он работает путем итеративного обновления позиций центроидов и перераспределения точек по кластерам, чтобы достичь минимальной суммы квадратов расстояний. Таким образом, K-means оптимизирует глобальное значение.
- Иерархическая кластеризация: Этот метод строит иерархию кластеров, но не минимизирует сумму квадратов расстояний до центроидов. Он может использовать различные метрики для определения расстояний между кластерами, но не ориентирован на оптимизацию глобального значения в том же смысле, что и K-means.
Таким образом, из перечисленных алгоритмов только K-means оптимизирует глобальное значение, такое как сумма квадратов расстояний до центроидов.