Что такое кластеризация в машинном обучении?

Кластеризация - это один из методов обучения без учителя (unsupervised learning) в машинном обучении, который позволяет автоматически разделить набор данных на группы (кластеры) на основе сходства между объектами.

Цель кластеризации - найти в данных скрытые закономерности, группируя объекты схожих характеристик в один кластер, при этом отличающиеся объекты будут принадлежать к разным кластерам.

Алгоритмы кластеризации могут быть различными по своей структуре и основным принципам работы. Некоторые алгоритмы разбивают данные на фиксированное число кластеров, тогда как другие могут находить количество кластеров автоматически.

Кластеризация может быть полезна в таких областях, как сегментация пользователей, сжатие данных, выявление аномалий в данных и многих других.