М'яке кластеризація

М'яке кластеризація призначає ймовірності належності до кожного кластера замість того, щоб жорстко відносити кожну точку даних лише до однієї групи. Такий підхід особливо корисний, коли кластери перекриваються або коли точки даних знаходяться поблизу межі кількох кластерів. Широко використовується у таких застосуваннях, як сегментація клієнтів, де окремі особи можуть проявляти поведінку, характерну для кількох груп одночасно.

Проблеми з K-Means та DBSCAN

Алгоритми кластеризації, такі як K-means та DBSCAN, є потужними, але мають обмеження:

Обидва алгоритми стикаються з труднощами при роботі з багатовимірними даними та перекриваючимися кластерами. Ці обмеження підкреслюють необхідність гнучких підходів, таких як гаусівські змішані моделі, які ефективніше працюють зі складними розподілами даних. Наприклад, розгляньте такі дані: