348..
Metody grupowania Grupowanie jako jedna z metod pozyskiwania wiedzy, a tym samym eksploracji danych, jest ściśle uwarunkowana źródłem danych oraz oczekiwaną postacią rezultatów.
Algorytmy analizy skupień dzieli się na kilka podstawowych kategorii:
metody hierarchiczne – algorytm tworzy dla zbioru obiektów hierarchię klasyfikacji, zaczynając od takiego podziału, w którym każdy obiekt stanowi samodzielne skupienie, a kończąc na podziale, w którym wszystkie obiekty należą do jednego skupienia. Istnieją dwa rodzaje metod hierarchicznych: procedury aglomeracyjne (ang. agglomerative) – tworzą macierz podobieństw klasyfikowanych obiektów, a następnie w kolejnych krokach łączą w skupienia obiekty najbardziej do siebie podobne, procedury deglomeracyjne (ang. divisive) – zaczynają od skupienia obejmującego wszystkie obiekty, a następnie w kolejnych krokach dzielą je na mniejsze i bardziej jednorodne skupienia aż do momentu, gdy każdy obiekt stanowi samodzielne skupienie. grupa metod k-średnich (ang. k-means), wpisująca się w katalog algorytmów niehierarchicznych, w której grupowanie polega na wstępnym podzieleniu populacji na z góry założoną liczbę klas (tzw. skupień).