ED-4.2-m10-1.0-Slajd19
Metody grupowania Typy metod
Istnieje wiele metod i algorytmów grupowania. Istnieje również wiele klasyfikacji algorytmów grupowania, które biorą pod uwagę różne aspekty procesy grupowania. Algorytmy grupowania możemy podzielić ze względu na grupowane typy danych. Stąd, mamy algorytmy grupowania danych liczbowych, danych symbolicznych, danych tekstowych, multimedialnych, itd. Inna klasyfikacja dzieli algorytmy grupowania ze względu na mechanizm generowania klastrów. Zgodnie z tą klasyfikacja algorytmy grupowania dzielimy na algorytmy deterministyczne oraz probabilistyczne. W algorytmach deterministycznych proces grupowania opiera się o mechanizm optymalizacji błędu średniokwadratowego realizowany metodą tradycyjną, w algorytmach probabilistycznych mechanizm ten opiera się na penetracji przestrzeni stanów wszystkich możliwych podziałów zbioru grupowanych obiektów.Algorytmy grupowania możemy podzielić, ze względu na charakterystykę wynikowych klastrów, na: algorytmy generujące klastry rozłączne i algorytmy generujące klastry przecinające się. Algorytmy grupowania możemy podzielić, ze względu na sposób otrzymywania klastrów, na algorytmy hierarchiczne oraz algorytmy płaskie. Algorytmy hierarchiczne generują sekwencję klastrów; w przypadku algorytmów płaskich, liczba klastrów nie ulega zmianie w kolejnych iteracjach algorytmu, zmienia się natomiast przydziałów obiektów do klastrów. Algorytmy grupowania można podzielić, ze względu na sposób, ściślej mówiąc, kolejność, wykorzystania cech obiektów w procesie grupowania, na algorytmy monocechowe i policechowe.
