Ответы
Ответ:Переваги агломерування:
Простота та Ефективність: Агломерування - це простий та швидкий алгоритм, який зазвичай дає досить хороші результати без великих затрат обчислювальних ресурсів.
Зменшення Розмірності: Агломерування може допомогти зменшити розмірність даних, що полегшує їх аналіз та візуалізацію.
Застосування в Великих Даних: Алгоритми агломерування можна ефективно застосовувати для аналізу великих обсягів даних, оскільки вони можуть бути досить швидкими і масштабованими.
Недоліки агломерування:
Чутливість до Початкового Вибору: Результати агломерування можуть залежати від початкового вибору кластерів, і різні початкові вибори можуть вести до різних кінцевих результатів.
Неможливість Справлятися з Великими Даними: Для дуже великих обсягів даних агломерування може бути вельми обтяжливим та вимагати значних обчислювальних ресурсів.
Неможливість Обробки Великість Даних: Агломерування може виявитися неефективним, якщо дані мають велику розмірність або якщо кластери мають неправильні форми (наприклад, довгі тонкі кластери).
Застосування агломерування:
Маркетингові Дослідження: Використовується для сегментації ринку та аналізу покупців.
Біологічні Дослідження: Використовується для класифікації видів або генетичних досліджень.
Комп'ютерна Графіка: Використовується для стиснення зображень та зменшення їхньої розмірності.
Фінансові Дослідження: Використовується для аналізу ризиків та управління портфелем акцій.
Медичні Дослідження: Використовується для аналізу медичних зображень та діагностики захворювань.
Системи Рекомендацій: Використовується для рекомендацій користувачам в інтернет-магазинах або соціальних мережах.
Объяснение: