Կարող եք բացատրել տվյալների խմբագրման մեթոդի աշխատանքային սկզբունքը?

Կլաստերիզացիան՝ դա մեթոդ է տվյալների խմբավորումը կլաստերների (խմբերի) մեջ՝ այնպես, որ մեկ կլաստերի ներսում օբյեկտները максимально նման լինեն միմյանց, իսկ տարբեր կլաստերների օբյեկտները՝ առավել տարբեր:

Աշխատանքի սկզբունքը սովորաբար հետևյալն է.

1. Կլաստերների քանակը որոշվում է (օրինակ՝ k):
2. Կլաստերների կենտրոնները սկզբնականում ընտրվում են (օրինակ՝ պատահական):
3. Յուրաքանչյուր տվյալային կետը վերագրում է ամենամոտ կենտրոնին:
4. Կենտրոնները հաշվարկվում են որպես կլաստի մեջ գտնվող կետերի միջին արժեքը:
5. Քայլեր 3-4-ը կրկնվում են, մինչև կենտրոնները փոխվեն չնչին չափով:

Օրինակ՝ k-միջինների ալգորիթմը:

// Pseudocode for k-means
var կենտրոններ = սկզբնականԿենտրոններ(տվյալներ, k)
կրկնել {
    թող կլաստերներ = վերագրելԿետերըՆաևClosestCenter(տվյալներ, կենտրոններ)
    թող նորԿենտրոններ = հաշվարկելԿենտրոններ(կլաստերներ)
} մինչեւ կենտրոններ != նորԿենտրոններ

Կլաստերիզացիան օգնում է բացահայտել կառուցվածքներ տվյալների մեջ՝ առանց նախապես հայտնի նշանների։