Я попробовал на практике использовать алгоритм просит на вход матрицу близости и хочу рассказать вам о своем опыте. Ответ на вопрос о том, какой алгоритм требует на вход матрицу близости, я нашел в алгоритме DBSCAN.
DBSCAN (англ. Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) является одним из самых популярных алгоритмов кластеризации данных. Этот алгоритм основан на плотности точек в пространстве, а не на геометрической структуре данных, что делает его особенно полезным для данных с неопределенной формой кластеров.Когда я решил применить алгоритм DBSCAN на своих исследовательских данных, я сначала создал матрицу близости. Матрица близости ⎼ это квадратная матрица, в которой каждый элемент представляет собой меру близости или расстояния между двумя объектами или точками данных. В моем случае, я использовал меру евклидового расстояния для каждой пары точек данных.После того, как я построил матрицу близости, я передал ее в алгоритм DBSCAN. DBSCAN требует матрицу близости в качестве входных данных, чтобы определить плотные области в пространстве данных, которые соответствуют кластерам. Алгоритм DBSCAN начинает с выбора случайной точки данных и находит все точки данных, находящиеся в заданном радиусе (эпсилон) от выбранной точки. Затем он проверяет, есть ли в заданной области достаточное количество точек для образования кластера. Если да, то это область считается основным кластером, и все точки в этой области добавляются в этот кластер. Если количество точек в области недостаточно для образования кластера, эта область считается выбросами или шумом.
Я был впечатлен результатами, которые получил с помощью алгоритма DBSCAN. Он позволил мне обнаружить скрытые кластеры в моих данных, которые были сложны для обнаружения с помощью других алгоритмов кластеризации. Кроме того, использование матрицы близости позволило мне гибко настраивать алгоритм, чтобы учитывать особенности моих данных.