Часть первая — Affinity Propagation
Часть вторая — DBSCAN
Часть третья — кластеризация временных рядов
Часть четвёртая — Self-Organizing Maps (SOM)
Часть пятая — Growing Neural Gas (GNG)

Углубимся ещё немного в малохоженные дебри Data Science. Сегодня в очереди на препарацию алгоритм кластеризации DBSCAN. Прошу под кат людей, которые сталкивались или собираются столкнуться с кластеризацией данных, в которых встречаются сгустки произвольной формы — сегодня ваш арсенал пополнится отличным инструментом.

Часть первая — Affinity Propagation
Часть вторая — DBSCAN
Часть третья — кластеризация временных рядов
Часть четвёртая — Self-Organizing Maps (SOM)
Часть пятая — Growing Neural Gas (GNG)

Доброго времени суток, Хабр! Сегодня я бы хотел рассказать об одном интересном, но крайне малоизвестном алгоритме для выделения кластеров нетипичной формы — расширяющемся нейронном газе (Growing Neural Gas, GNG). Особенно мало информации об этом инструменте анализа данных в рунете: статья в википедии, рассказ на Хабре о сильно изменённой версии GNG и пара статей с одним лишь перечислением шагов алгоритма — вот, пожалуй, и всё. Весьма странно, ведь мало какие анализаторы способны работать с меняющимися во времени распределениями и нормально воспринимают кластеры экзотической формы — а это как раз сильные стороны GNG. Под катом я попробую объяснить этот алгоритм сначала человеческим языком на простом примере, а затем более строго, в подробностях. Прошу под кат, если заинтриговал.

(На картинке: нейронный газ осторожно трогает кактус)