Files
SecondBrain/90 Library/03 Math/Статистика/Кластерный анализ/Дивизимные методы.md
T
2026-05-14 10:49:10 +03:00

1.8 KiB

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

Дивизимные Методы

Принцип работы обратен Агломеративные (иерархические) методы.

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. Цикл происходит до тех пор, пока каждый объект не станет отдельный классом.

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