Похожие вопросы
2025-09-09 07:03:31
Неверно, что метод, рекомендуемый при небольших объемах выборки?
- метод k–средних
- метод ближнего соседа
- вся группа иерархических методов
- все ответы неверны
Другие предметы Университет Методы кластеризации большие данные экономика университет методы анализа выборка данных K-средних методы ближнего соседа иерархические методы статистические методы обработка данных Новый
2025-09-09 07:03:37
Давайте разберемся с вопросом о методах кластеризации и их применении при небольших объемах выборки.
Существует несколько популярных методов кластеризации, и каждый из них имеет свои особенности и ограничения. Рассмотрим предложенные варианты:
- Метод k-средних: Этот метод требует заранее заданного числа кластеров (k) и может быть неэффективным при небольших объемах выборки, так как он чувствителен к выбору начальных центров кластеров. Однако он все же может быть применим, если правильно выбрать количество кластеров.
- Метод ближайших соседей: Этот метод, как правило, используется для классификации, а не для кластеризации. Тем не менее, он также может быть адаптирован для кластеризации, но его эффективность при малых объемах выборки может быть низкой из-за недостатка данных для адекватного определения соседей.
- Иерархические методы: Эти методы могут быть более подходящими для небольших объемов выборки, так как они не требуют задания числа кластеров заранее и могут работать с любым количеством объектов. Они строят дерево кластеров, что позволяет более гибко подходить к анализу данных.
Исходя из этого, можно сделать вывод, что метод, который наименее рекомендуем при небольших объемах выборки, это метод k-средних, так как он требует предварительного задания числа кластеров и может быть чувствителен к выбору начальных центров.
Таким образом, правильный ответ на вопрос: метод k-средних.