Когда выбирать методы пятого модуля

<h2>Как выбирать метод</h2> <p>Методы пятого модуля показывают, что кластеризация может быть не только центроидной, плотностной или иерархической. Иногда полезнее описывать данные вероятностно, строить граф похожести, искать реальные представители или сжимать поток точек в микрокластеры.</p> <ul> <li><strong>GMM</strong> — когда нужны мягкие вероятности и эллиптические компоненты.</li> <li><strong>Spectral Clustering</strong> — когда важна связность и сложная форма данных.</li> <li><strong>Affinity Propagation</strong> — когда нужны реальные представители кластеров и число групп не задано заранее.</li> <li><strong>BIRCH</strong> — когда данных много и нужно сначала сжать их в микрокластеры.</li> </ul> <h2>Общее ограничение</h2> <p>Эти методы сильнее, но не универсальны. GMM зависит от предположений о распределении, spectral и affinity часто требуют матрицу похожести, BIRCH зависит от порога микрокластера. Поэтому выбор метода всегда связан с формой данных, масштабом выборки и целью анализа.</p>