расположение кластеров, и значения параметров, определяющие отношения между кластерами.
Учитывая набор параметров для набора данных, кластеризацию можно рассматривать как обнаружение этих кластеров. Какие параметры мы используем для этого? Метод неявной кластеризации, который находит ближайшие кластеры (или, в некоторых версиях, кластеры, более похожие друг на друга) с наименьшими вычислительными затратами, вероятно, является самым простым и наиболее часто используемым методом для этого. При кластеризации мы стремимся к тому, чтобы кластеры были как можно более связаны друг с другом – не имеет значения, делаем ли мы это, проводя больше измерений или используя только определенную технику для сбора данных.
Но в чем разница между кластеризацией и разделением данных на один или несколько наборов данных?
Методы неявной кластеризации и управляемой кластеризации на самом деле очень похожи. Вся разница в том, что мы используем разные параметры, чтобы определить, в каком направлении нам следует разделять данные. Возьмем в качестве примера набор точек на сфере, которые определяют взаимосвязанную сеть. Оба метода направлены на то, чтобы сеть была максимально близка к сети, определяемой двумя ближайшими точками. Это потому, что нам все равно, если мы очень далеко от одного или другого. Итак, используя алгоритм неявной кластеризации (кластерное расстояние), мы разделим сферу на две части, которые определяют очень разные сети: одна будет сетью, определяемой двумя ближайшими точками, а другая будет сетью, определяемой двумя самыми дальними точками. В результате получится две совершенно отдельные сети. Но это нехороший подход, потому что чем дальше мы удаляемся от двух ближайших точек, тем меньше расстояния между точками, тем труднее будет найти связи между ними – так как существует ограниченное количество точек, которые связаны небольшим расстоянием.
С другой стороны, метод контролируемой кластеризации (кластерное расстояние) потребовал бы от нас измерения длины между каждой парой точек, а затем выполнения вычислений, которые делают ближайшие друг к другу сети наименьшим возможным расстоянием. Результатом, вероятно, будут две отдельные сети, которые близки друг к другу, но не совсем одинаковы. Поскольку нам нужно, чтобы две сети были похожи друг на друга, чтобы обнаружить взаимосвязь, вполне вероятно, что этот метод не сработает – вместо этого два кластера будут совершенно разными.
Различие между этими двумя методами сводится к тому, как мы определяем «кластер». Дело в том, что в первом методе (кластерное расстояние) мы определяем кластер как множество точек, принадлежащих сети, аналогичной сети, определяемой двумя ближайшими точками. По этому определению сети всегда будут связаны (они будут находиться на одинаковом расстоянии друг от друга), независимо от того, сколько точек мы включаем в определение. Но во втором методе (управление кластеризацией) мы определяем кластеры
