Phân tích cụm phân hoạch và mô hình hỗn hợp Partitional Clustering and Mixture Models Chào mừng các bạn đã quay trở lại! Trong bài học trước, chúng ta đã khám phá Phân tích Cụm Phân cấp, một phương pháp trực quan giúp xây dựng “cây phả hệ” của các nhóm trong dữ liệu. Tuy nhiên, phương pháp phân cấp có một số hạn chế, đặc biệt là khi làm việc với các bộ dữ liệu rất lớn, nó có thể trở nên chậm chạp và tốn nhiều tài nguyên máy tính. Hơn nữa, một khi hai cụm đã được hợp nhất, quyết định đó là cuối cùng và không thể thay đổi. Điều này đôi khi có thể dẫn đến các giải pháp không tối ưu. Trong bài học này, chúng ta sẽ tìm hiểu hai phương pháp thay thế mạnh mẽ và linh hoạt hơn. Đầu tiên là Phân tích Cụm Phân hoạch (Partitional Clustering), với thuật toán nổi tiếng nhất là K-means. Thay vì xây dựng một cây phân cấp, K-means chia dữ liệu trực tiếp …