Кластерный анализ (англ. cluster analysis) — многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы. Задача кластеризации относится к статистической обработке, а также к широкому классу задач обучения без учителя.
Большинство исследователей (см., напр.,) склоняются к тому, что впервые термин «кластерный анализ» (англ. cluster — гроздь, сгусток, пучок) был предложен математиком Р. Трионом. Впоследствии возник ряд терминов, которые в настоящее время принято считать синонимами термина «кластерный анализ»: автоматическая классификация, ботриология.
Спектр применений кластерного анализа очень широк: его используют в археологии, медицине, психологии, химии, биологии, государственном управлении, филологии, антропологии, маркетинге, социологии, геологии и других дисциплинах. Однако универсальность применения привела к появлению большого количества несовместимых терминов, методов и подходов, затрудняющих однозначное использование и непротиворечивую интерпретацию кластерного анализа.
Содержание 1 Задачи и условия
2 Типология задач кластеризации 2.1 Типы входных данных
2.2 Цели кластеризации
2.3 Методы кластеризации 3 Формальная постановка задачи кластеризации
4 Применение 4.1 В биологии
4.2 В социологии
4.3 В информатике 5 См. также
6 Примечания
7 Ссылки
Коммутирующие концентраторы и их сравнение