---
status: seed
type: concept
tags:
  - math
  - statistics
  - cluster-analysis
created: 2026-01-18
updated: 2026-05-07
title: Дивизимные Методы
---

# Дивизимные Методы

> Принцип работы обратен [[Агломеративные (иерархические) методы|Агломерации]].

Первоначально все объекты в одном кластере, выбираются два **наиболее** удаленных объекта, и их берут за основу двух новых кластеров.
Далее, остальные объекты распределяют по этим классам по принципу наименьшего расстояния до его центра.
Далее уже эти два класса делят на 4 по тому же принципу. 
<u>Цикл происходит до тех пор, пока каждый объект не станет отдельный классом.</u>

Преимущество дивизимных методов заключается в том, что все расчеты осуществляются на основе исходной **матрицы расстояний**, не нуждающейся в постоянном пересчете.

## Связанные заметки
- [[Постановка задачи Кластерного анализа]] — формальная постановка задачи разбиения
- [[Агломеративные (иерархические) методы]] — противоположный подход: от N классов к одному
- [[Расстояние между классами объектов]] — матрица расстояний, на которой работает алгоритм