# 6. Контрольні запитання Ці запитання допомагають перевірити готовність до роботи й самоконтроль після неї. Відповіді спираються на [методичні вказівки](2method.md) та [Лекцію 9](../../Lectures/DA-L09.md). ## Задача кластеризації та відстані 1. Що таке **кластеризація**? Чим вона відрізняється від класифікації і чому її називають навчанням **без учителя**? 2. Чому задачу кластеризації **не розв'язують** повним перебором розбиттів? Що таке число Стірлінга другого роду $S(n,k)$ і як швидко воно зростає? 3. Назвіть п'ять **класів методів** кластеризації та коротко — суть кожного. 4. Дайте означення **евклідової**, **манхеттенської** та **чебишової** відстаней. Чому перед кластеризацією ознаки часто **нормалізують**? ## Метод $k$-середніх 5. Що таке **центроїд** кластера і як він обчислюється? Чому центр беруть саме як **середнє** точок кластера? 6. Запишіть означення **суми квадратів помилок** (SSE). Що вона характеризує? 7. Опишіть **кроки** алгоритму $k$-середніх (ініціалізація, віднесення, перерахунок). Як визначають, до якого кластера віднести об'єкт? 8. Сформулюйте **критерій збіжності**. Чому SSE не зростає між ітераціями і чому алгоритм збігається за скінченну кількість кроків? ## Властивості та вибір параметрів 9. Перелічіть **слабкі сторони** $k$-середніх (потреба задати $k$, чутливість до ініціалізації та викидів, схильність до сферичних кластерів) і способи їх пом'якшити. 10. Як обрати число кластерів $k$? Поясніть **метод ліктя** та **силуетний коефіцієнт**. 11. Чим **нечіткий $c$-середніх** відрізняється від звичайного? Що таке **матриця приналежності** $u_{ic}$ і яку умову вона задовольняє? ## Реалізація 12. Як представити дані з файлу CSV для кластеризації? Які **крайні випадки** має опрацьовувати програма (порожній файл, нечислові дані, порожній кластер, $k$ більше за число об'єктів)? 13. Чому для віднесення точки до найближчого центроїда можна порівнювати **квадрати** відстаней, а не самі відстані? Що це дає на практиці? 14. Навіщо запускати $k$-середніх **кілька разів** із різною ініціалізацією і як обрати найкращий результат?