Кластеризация с пропущенными значениями представляет собой интересную задачу, так как многие стандартные алгоритмы не могут обрабатывать пропуски напрямую. Рассмотрим предложенные варианты и выясним, какие из них могут быть использованы для кластеризации в условиях наличия пропущенных значений.

• K-medoids: Этот алгоритм является хорошим выбором для работы с пропущенными значениями. Он основан на выборе "медоида" (центра кластера), который представляет собой фактическую точку данных. Поскольку K-medoids не требует вычисления среднего значения, как это делает K-means, он может обрабатывать пропуски, игнорируя их при расчете расстояний.
• Агломеративная иерархическая кластеризация без предварительной обработки пропущенных значений: Этот метод также может быть использован для кластеризации с пропущенными значениями. Он строит иерархию кластеров, начиная с отдельных точек и постепенно объединяя их. В процессе объединения можно использовать различные методы расстояния, которые могут игнорировать пропуски, что делает этот алгоритм подходящим для работы с неполными данными.
• K-means++: Хотя этот алгоритм улучшает инициализацию центров кластеров по сравнению с обычным K-means, он все равно требует наличия полных данных для вычисления средних значений. Поэтому K-means++ не подходит для работы с пропущенными значениями.
• Обычный K-means: Этот алгоритм также не может обрабатывать пропущенные значения, так как требует полного набора данных для вычисления центров кластеров. Если в данных есть пропуски, K-means не сможет корректно функционировать.

Таким образом, правильными ответами на ваш вопрос являются:

• K-medoids
• Агломеративная иерархическая кластеризация без предварительной обработки пропущенных значений