Кластерный анализ

Кластерный анализ представляет собой совокупность методов машинного обучения без учителя, направленных на разбиение множества объектов на группы (кластеры) на основе их сходства. Эти методы используют различные меры расстояния между объектами, алгоритмы определения центров кластеров и критерии качества кластеризации. В современных системах ИИ применяются как классические алгоритмы (k-means, DBSCAN, иерархическая кластеризация), так и продвинутые методы, основанные на нейронных сетях и глубоком обучении.

А теперь то же самое простыми словами

Представь, что ты помогаешь библиотекарю рассортировать книги. Ты группируешь их по жанрам, не имея заранее определённых категорий: где-то собираются детективы, где-то сказки, где-то научные книги. Кластерный анализ работает похожим образом - это способ автоматически находить группы похожих объектов в данных. Например, интернет-магазин может группировать покупателей по их покупкам, чтобы лучше понимать их интересы, или социальная сеть может группировать фотографии по похожему содержанию.