Примеры работКластеризация является одним из ключевых методов анализа данных, позволяющим выявить скрытые группы или сегменты внутри набора данных. Когда речь идет о категориальных данных, один из вариантов выбора является метод K-Modes.
Метод K-Modes – это алгоритм кластеризации, разработанный для категориальных данных. В отличие от метода K-Means, который работает с числовыми данными и использует средние значения, M-Modes оперирует модальными значениями для определения центров кластеров.
Определение оптимального количества кластеров определяется с помощью «метода локтя» (Elbow method), при котором строится график суммы внутрикластерных расстояний в зависимости от количества кластеров. На графике определяется точка, где уменьшение суммы расстояний замедляется — это и есть оптимальное число кластеров.
Оптимальное количество кластеров