DBSCAN: плотностная кластеризация

ML для аналитикаТема 3. Кластеризация и сегментация

Core/border/noise points, выбор eps и min_samples, HDBSCAN, обнаружение аномалий.

О разделе «Тема 3. Кластеризация и сегментация»

K-Means, иерархическая кластеризация, DBSCAN, RFM-сегментация, оценка качества кластеров.

Ключевые темы: K-Means, DBSCAN, дендрограмма, silhouette, RFM, сегментация.

Обновлено: 2026-07-22

В Pro-подписке по этому конспекту получите:

Формулы с пошаговым разбором (LaTeX)
Примеры Python-кода с выводом и комментариями
Интерактивные визуализации для понимания теории
Частые вопросы с реальных собеседований по теме «Тема 3. Кластеризация и сегментация»
Чеклист: что точно спросят на собесе аналитика