Кластеризация – это:

• разбиение данных на группы по некоторому критерию их «схожести»
• разбиение данных по заданным классам
• структурирование данных
• обнаружение в данных скрытых связей
• маркировка данных экспертом

Другие предметы Университет Кластеризация данных искусственный интеллект университет обучение ИИ программы ИИ курсы по ИИ исследования в ИИ применение ИИ технологии ИИ карьерные возможности ИИ факультеты ИИ Новый

Кластеризация – это один из основных методов анализа данных, который подразумевает разбиение данных на группы (кластеры) по некоторому критерию их «схожести». Давайте подробнее рассмотрим, что это означает и какие варианты определения кластеризации могут быть верными.

1. Разбиение данных на группы по некоторому критерию их «схожести»: Это и есть основное определение кластеризации. При кластеризации мы ищем такие группы, в которых объекты внутри группы более похожи друг на друга, чем на объекты из других групп.
2. Разбиение данных по заданным классам: Это не совсем верно для кластеризации. Разбиение по заданным классам относится к классификации, где мы заранее знаем, к какому классу принадлежит каждый объект.
3. Структурирование данных: Это может быть частично верно, так как кластеризация действительно помогает структурировать данные, но это определение слишком общее и не отражает сути кластеризации.
4. Обнаружение в данных скрытых связей: Это также может быть верно, так как кластеризация может помочь выявить скрытые структуры и связи в данных, но это не является определяющим признаком кластеризации.
5. Маркировка данных экспертом: Это не относится к кластеризации. Маркировка данных обычно происходит в процессе классификации, где эксперты присваивают метки заранее известным классам.

Таким образом, наиболее точное определение кластеризации из предложенных – это разбиение данных на группы по некоторому критерию их «схожести».