Анализ основных алгоритмов кластеризации многомерных данных

📘 В работе приводится постановка задачи кластеризации данных, проводится классификация методов и рассматриваются возможные типы кластерных структур, исследуются и реализуются основные методы кластеризации. Особое внимание уделено трем методам: методу k–средних, методу кратчайшего незамкнутого пути и алгоритму Ланса–Уильямса. Также в работе уделяется внимание качеству проведения кластеризации данных, приведен краткий обзор существующих функционалов качества кластеризации, решается практическая задача кластеризации ведущих российских банков по показателям их финансовой деятельности. Данная задача решается с помощью трех вышеперечисленных методов кластеризации. Проводится визуализация результатов работы методов и анализируются полученные итоги.