b"\n_START_ARTICLE_\nKlasteri\xc5\xb3 analiz\xc4\x97\n_START_SECTION_\nPasiskirstymu paremta klasterizacija\n_START_PARAGRAPH_\nLabiausiai su statistika susij\xc4\x99s klasterizacijos modelis yra pasiskirstymo modelis. Klasteriai gali b\xc5\xabti apib\xc5\xabdinti kaip objektai, kurie priklauso su did\xc5\xbeiausia tikimybe tam tikram pasiskirstymui. Patodu yra tai, kad \xc5\xa1is metodas labai primena, kaip yra generuojami dirbtiniai duomen\xc5\xb3 rinkiniai renkant skirtingus bandinius i\xc5\xa1 to paties pasiskirstymo._NEWLINE_\xc5\xa0i\xc5\xb3 metod\xc5\xb3 teorinis pagrindimas yra puikus, ta\xc4\x8diau j\xc5\xb3 tr\xc5\xabkumas yra tas, kad \xc5\xa1ie metodai gali b\xc5\xabti perd\xc4\x97tai-pritaikyti, nebent pritaikomi sud\xc4\x97tingi ribojimai. Sud\xc4\x97tingesnis modelis da\xc5\xbeniausiai geriau paai\xc5\xa1kina duomenis, bet pasirinkti tinkamesn\xc4\xaf metod\xc4\x85 remiantis modelio kompleksi\xc5\xa1kumu gali b\xc5\xabti sud\xc4\x97tinga._NEWLINE_Vienas i\xc5\xa1 garsiausi\xc5\xb3 metod\xc5\xb3 yra Gauso mai\xc5\xa1ytumo modelis (naudoja l\xc5\xabkes\xc4\x8di\xc5\xb3-maksimizavimo algoritm\xc4\x85). \xc5\xa0iuo atveju duomen\xc5\xb3 rinkinys yra modeliuojamas su nustatytu Gauso pasiskirstym\xc5\xb3 skai\xc4\x8diumi, kuris yra atsitiktinai inicializuotas, o jo parametrai yra iteraci\xc5\xa1kai optimizuoti, kad geriau atitikt\xc5\xb3 duomen\xc5\xb3 rinkin\xc4\xaf. \xc5\xa0ie duomenys bus suliet\xc4\xaf \xc4\xaf lokal\xc5\xb3 optimum\xc4\x85, tod\xc4\x97l skirtingi pakartojmai parodys skirtingus rezultatus. Norint gauti grie\xc5\xbet\xc4\x85 klasterizacij\xc4\x85, objektai da\xc5\xbeniausiai yra priskiriami Gauso skirstiniui, kuriam objektai priklauso su did\xc5\xbeiausia tikimybe, o atliekant negrie\xc5\xbet\xc4\x85 pasiskirstym\xc4\x85, priskyrimas klasteriui n\xc4\x97ra b\xc5\xabtinas._NEWLINE_Pasiskirstymu paremta klasterizacija paruo\xc5\xa1ia sud\xc4\x97tingus modelius, kur klasteriai gali tur\xc4\x97ti koreliacij\xc4\x85 ir priklausomybes tarp skirting\xc5\xb3 nari\xc5\xb3. Ta\xc4\x8diau, \xc5\xa1ie algoritmai apsunkina vartotojus: realiems duomen\xc5\xb3 rinkiniams da\xc5\xbeniausiai n\xc4\x97ra tvirto matematinio modelio (pavyzd\xc5\xbeiui, Gauso pasiskirstymas gali b\xc5\xabti traktuojamas kaip tvirta duomen\xc5\xb3 prielaida).\n_START_SECTION_\nTankiu-paremta klasterizacija\n_START_PARAGRAPH_\nTankiu paremtoje klasterizacijoje, klasteriais yra laikomos sritys, kuriose yra tankiau i\xc5\xa1sid\xc4\x97st\xc4\x99 duomen\xc5\xb3 rinkinio objektai. Objektai, kurie i\xc5\xa1sid\xc4\x97st\xc4\x99 erdv\xc4\x97je tarp klasteri\xc5\xb3 yra laikomi triuk\xc5\xa1mu._NEWLINE_\xc5\xbdinomiausias tankiu paremtos klasterizacijos metodas yra DBSCAN. Lyginant su naujesniais metodais, pastarasis turi gerai apibr\xc4\x97\xc5\xbet\xc4\x85 klasteri\xc5\xb3 model\xc4\xaf, kuris vadinamas \xe2\x80\x9etankio-pasiekiamumu\xe2\x80\x9c. Taip pat kaip ir jungtimis paremta klasterizacija, ji yra paremta atstumo slenks\xc4\x8diu tarp dviej\xc5\xb3 ta\xc5\xa1k\xc5\xb3. Ta\xc4\x8diau, \xc5\xa1is metodas sujungia tik ta\xc5\xa1kus, kurie tenkina tankio kriterij\xc5\xb3, kuris originialiame variante apibr\xc4\x97\xc5\xbeiamas kaip objekt\xc5\xb3 skai\xc4\x8dius tam tikro spindulio plote. Klasteris susideda i\xc5\xa1 vis\xc5\xb3 sujungt\xc5\xb3 tanki\xc5\xb3 sri\xc4\x8di\xc5\xb3 su objektais objekt\xc5\xb3 (kurie gali suformuoti atitinkamos formos klaster\xc4\xaf lyginant su kitais metodais). Kita \xc4\xafdomi DBSCAN savyb\xc4\x97 yra ta, kad \xc5\xa1ios klasterizacijos sud\xc4\x97tingumas yra pakankamai \xc5\xbeemas skirtingiems pakartojimams, tod\xc4\x97l nereikia klasterizacij\xc5\xb3 atlikti kelet\xc4\x85 kart\xc5\xb3. OPTICS yra DBSCAN apibendrinimas ir nereikalauja parametro vert\xc4\x97s  parinkimo, tod\xc4\x97l pateikia hierarchin\xc4\xaf rezultat\xc4\x85 pana\xc5\xa1\xc5\xb3 \xc4\xaf t\xc4\x85, kur\xc4\xaf pateikia hierarchin\xc4\x97 klasterizacija. DeLi-Clu, tankio-jung\xc4\x8di\xc5\xb3-klasterizacija sujungia id\xc4\x97jas i\xc5\xa1 vienos-jungties klasterizacijs ir OPTICS, tod\xc4\x97l pa\xc5\xa1alinamas  parametras visi\xc5\xa1kai ir gaunami auk\xc5\xa1tesn\xc4\x97s kokyb\xc4\x97s rezultatai lyginant su OPTICS ir naudojant R-tree indeks\xc4\x85._NEWLINE_Pagrindiniai DBSCAN ir OPTICS yra tie, kad jie tikisi \xe2\x80\x9erasti\xe2\x80\x9c tam tikr\xc4\x85 tankio suma\xc5\xbe\xc4\x97jim\xc4\x85 ties klasterio riba. Taip pat jie negali aptikti vidini\xc5\xb3 klasteri\xc5\xb3 strukt\xc5\xabr\xc5\xb3, kurios da\xc5\xbeniausiai yra stebimos realiuose duomenyse. DBSCAN variantas yra EnDBSCAN, kuris efektyviai aptinka tokio tipo strukt\xc5\xabras. Duomen\xc5\xb3 rinkiniams, kurie yra persidengiantys Gauso pasiskirstymai\xc2\xa0\xe2\x80\x93 da\xc5\xbeniausiai naudojamas dirbtiniams duomenims, tod\xc4\x97l klasterio ribos atrodo dirbtinai, nes klasterio tankis ma\xc5\xbeesnis pakra\xc5\xa1\xc4\x8diuose. Duomenims, kurie sudaryti i\xc5\xa1 Gauso mi\xc5\xa1ini\xc5\xb3 ir apdoroti min\xc4\x97tais algoritmais, prakti\xc5\xa1kai visada yra prastesn\xc4\x97s kokyb\xc4\x97s, nei duomenis apdorojus EM klasterizacijos metodais, kurie yra sukurti modeliuoti b\xc5\xabtent tokiems duomenims._NEWLINE_Vidurki\xc5\xb3-poslinkis klasterizacijos traktavimas, kur objektai yra pastumiami link tankesni\xc5\xb3 plot\xc5\xb3 ir paremti branduoli\xc5\xb3 tankio paskai\xc4\x8diavimu. Objektai yra suliejami \xc4\xaf lokalinius tankio maksimumus. Taip pat kaip ir k-vidurki\xc5\xb3 klasterizacija, \xc5\xa1ie \xe2\x80\x9etankio pritraukikliai\xe2\x80\x9c gali pateikti duomen\xc5\xb3 rinkinius, bet vidurki\xc5\xb3-poslinkis gali aptikti tam tikr\xc5\xb3 form\xc5\xb3 k; lasterius, pana\xc5\xa1iai kaip ir DBSCAN. D\xc4\x97l daug resurs\xc5\xb3 reikalaujan\xc4\x8di\xc5\xb3 iteracini\xc5\xb3 proced\xc5\xabr\xc5\xb3, vidurki\xc5\xb3-poslinkis yra l\xc4\x97tesnis nei DBSCAN, ar k-Vidurki\xc5\xb3 metodai.\n_START_SECTION_\nPastar\xc5\xb3j\xc5\xb3 met\xc5\xb3 tobulinimas\n_START_PARAGRAPH_\nPer pastaruosius metus buvo \xc4\xafd\xc4\x97ta nema\xc5\xbeai pastang\xc5\xb3 tobulinant esamus algoritmus. I\xc5\xa1 minim\xc5\xb3 yra CLARANS (Ng ir Han, 1994), ir BIRCH (Zhang ir kiti, 1996). Esant poreikiui apdoroti vis didesnius duomen\xc5\xb3 kiekius(dideli duomenys), vis labiau yra vystomi b\xc5\xabdai, kaip apdorojant duomenis gauti geresnes charakteristikas, o ne semantin\xc4\x99 reik\xc5\xa1m\xc4\x99. Visa tai prived\xc4\x97 prie pre-klasterizacijos (pavir\xc5\xa1utin\xc4\x97 klasterizacija, kuri gali apdoroti did\xc5\xbeiulius duomen\xc5\xb3 kiekius efektyviai, bet gauti duomenys yra dalinai padalinti duomen\xc5\xb3 rinkiniai i\xc5\xa1 kuri\xc5\xb3 atliekama tolimesn\xc4\x97 analiz\xc4\x97 naudojant l\xc4\x97tesnius metodus, tokius kaip k-vidurki\xc5\xb3 klasterizacija. Skirtingos klasterizacijos buvo pritaikytos, pavyzd\xc5\xbeiui prad\xc5\xbeia-paremta klasterizacija._NEWLINE_Daugiama\xc4\x8diams duomenims, dauguma metod\xc5\xb3 yra ne\xc4\xafgal\xc5\xabs d\xc4\x97l daugiadimensi\xc5\xa1kumo, kuris sukelia problem\xc5\xb3 skai\xc4\x8diuojant atstumus tarp skirting\xc5\xb3 dimensij\xc5\xb3 erdvi\xc5\xb3. Buvo sukurti nauji algoritmai Daugiama\xc4\x8di\xc5\xb3 duomen\xc5\xb3 klasterizacijos algoritmai, kurie sutelkia d\xc4\x97mes\xc4\xaf \xc4\xaf poerdvi\xc5\xb3 klasterizacij\xc4\x85 (kur tik kai kurie parametrai yra panaudojami, o klasteri\xc5\xb3 modeliai turi tik svarbius po\xc5\xbeymius) ir koreliacijos klasterizacij\xc4\x85, kuri atrodo atitinkamai pasuktas (\xe2\x80\x9ekoreliuotas\xe2\x80\x9c) poerdvio klasteris, kur\xc4\xaf galima sumodeliuoti naudojant po\xc5\xbeymi\xc5\xb3 koreliacij\xc4\x85. Pavyzd\xc5\xbeiai: CLIQUE ir SUBCLU._NEWLINE_Id\xc4\x97jos i\xc5\xa1 tankiu-paremt\xc5\xb3 klasterizacijos metod\xc5\xb3 buvo pritaikytos (ypa\xc4\x8d i\xc5\xa1 DBSCAN/OPTICS \xc5\xa1eimos algoritm\xc5\xb3) poerdvi\xc5\xb3 klasterizacijai (HiSC, hierarchin\xc4\x97 poerdvi\xc5\xb3 klasterizacija ir DiSH) ir koreliacijos klasterizacija (HiCO, hierarchin\xc4\x97 klasterizacijos klasterizacija, 4C naudojant \xe2\x80\x9ekoreliacijos jungtis\xe2\x80\x9c ir ERiC tyrin\xc4\x97jant hierarchinius tankiu-paremtus koreliacijos klasterius)._NEWLINE_Buvo pasi\xc5\xablytos kelios klasterizacijos sistemos, kurios remiasi abipuse informacija. Marina Meil\xc4\x83's informacijos variacija;, kitas\xc2\xa0\xe2\x80\x93 hierarchin\xc4\x97 klasterizacija. Naudojant genetinius algoritmus, daug skirting\xc5\xb3 priklausomyb\xc4\x97s funkcij\xc5\xb3 gali b\xc5\xabti optimizuota, taip pat ir abipus\xc4\x97 informacija. Be to, \xc5\xbeinios perdavimo algoritmas, naujas Kompiuteri\xc5\xb3 mokslo ir Statistin\xc4\x97s fizikos patobulinimas, leido sukurti nauj\xc5\xb3 naujo tipo algoritm\xc5\xb3.\n_START_SECTION_\nAnaliz\xc4\x97 ir \xc4\xafvertinimas\n_START_PARAGRAPH_\nKlasterizacijos \xc4\xafvertinimas yra dar kitaip vadinama klasteri\xc5\xb3 validacija._NEWLINE_Yra keletas patarim\xc5\xb3, kaip pamatuoti pana\xc5\xa1umus tarp dviej\xc5\xb3 klasteri\xc5\xb3. Toks \xc4\xafvertis gali b\xc5\xabti pritaikytas pamatavimui, kaip gerai skirtingi algoritmai klasterizuoja duomen\xc5\xb3 rinkinius. \xc5\xa0ie matavimai da\xc5\xbeniausiai yra priri\xc5\xa1ti prie tam tikro kriterijaus tipo, kuris apsprend\xc5\xbeia klasterizacijos metodo kokyb\xc4\x99."