K-Means — это алгоритм машинного обучения, который используется для кластеризации данных. Он разбивает набор данных на K кластеров, где K — это заранее заданное число кластеров, которое мы хотим получить.
Аналогами K-Means могут быть:
1. DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) — это алгоритм кластеризации, который основывается на плотности точек в пространстве. Он может автоматически определять количество кластеров и обнаруживать выбросы.
2. Mean Shift — это алгоритм кластеризации, который также использует плотность точек, но он не требует заранее заданного числа кластеров. Вместо этого он находит центры кластеров, перемещаясь в направлении наибольшей плотности точек.
3. Hierarchical Clustering — это алгоритм кластеризации, который строит дерево кластеров. Он может быть агломеративным (начинает с каждой точки как отдельного кластера и объединяет их по мере продвижения вверх по дереву) или дивизивным (начинает со всего набора данных и разделяет его на более мелкие кластеры по мере продвижения вниз по дереву).