Чтобы определить, какие методы направлены на получение описательных результатов, давайте рассмотрим каждый из перечисленных методов:

• Визуализация: Этот метод действительно направлен на получение описательных результатов, так как визуализация данных помогает понять и интерпретировать информацию, выявляя закономерности, тенденции и аномалии. Визуализация часто используется для представления результатов анализа данных в понятной и наглядной форме.
• Нейронные сети: Нейронные сети обычно применяются для прогнозирования или классификации, а не для описания данных. Они обучаются на данных, чтобы находить сложные зависимости и делать предсказания, поэтому не считаются методами, направленными на получение описательных результатов.
• Алгоритм к-средних: Это метод кластеризации, который группирует похожие данные вместе. Хотя он может помочь в описании структуры данных путем выявления кластеров, его основная цель — это сегментация, а не описание.
• Баесовские сети: Баесовские сети используются для моделирования вероятностных зависимостей между переменными. Они могут быть использованы для описания данных, особенно в контексте вероятностных моделей, но их основная цель — это моделирование зависимостей и предсказание.
• Метод ближайшего соседа: Этот метод чаще используется для классификации и регрессии, где он предсказывает значения, основываясь на данных соседних точек. Он не направлен на получение описательных результатов.

Таким образом, из перечисленных методов только визуализация направлена на получение описательных результатов.