Кластеризация относится к типу задач неконтролируемого обучения в области анализа данных и машинного обучения.

Давайте разберем, что это значит и каковы основные характеристики кластеризации:

• Неконтролируемое обучение: В отличие от контролируемого обучения, где у нас есть размеченные данные (то есть данные с известными метками),в неконтролируемом обучении мы работаем с неразмеченными данными. Это означает, что у нас нет заранее известных категорий или классов, к которым можно отнести данные.
• Цель кластеризации: Основная цель кластеризации заключается в том, чтобы разделить набор данных на группы (кластеры) таким образом, чтобы объекты в одной группе были более похожи друг на друга, чем на объекты в других группах. Это позволяет выявить скрытые структуры в данных.
• Применение: Кластеризация используется в различных областях, таких как маркетинг (для сегментации клиентов),биология (для классификации видов),а также в социальных сетях и многих других сферах.

Таким образом, кластеризация - это важный инструмент для анализа данных, который помогает исследовать и понимать большие объемы информации без предварительной разметки. Если у вас есть дополнительные вопросы по этой теме, не стесняйтесь спрашивать!