Желание разложить что-угодно по группам на основе схожести - естественная черта человека, но задача кластеризации данных, почти всегда как плохое ТЗ для дизайнера - делай красиво, а не красиво не делай. Какой алгоритм кластеризации хороший, а какой плохой если сравнивать результат их работы не с чем? Джон Клейнберг из Корнеллского университета в 2002 году сформулировал три критерия хорошего алгоритма кластеризации:

- Масштабная инвариантность. Если все расстояния между точками умножить на положительное число, это не должно менять результат работы хорошего алгоритма.
- Насыщенность/разнообразие. Хороший алгоритм способен создать любую произвольную комбинацию разбиения входных данных.
- Согласованность. Если уменьшаем внутрикластерные расстояния и/или увеличиваем межкластерные, алгоритм должен возвращать то же разбиение на кластеры.

В своей работе "Теорема о невозможности кластеризации" Клейнберг доказывает что никакой алгоритм кластеризации не может удовлетворять одновременно трем названным условиям. Масштабная инвариантность нарушается когда для определения принадлежности точки к кластеру используются относительные расстояния с заданным порогом. Насыщенность нарушается, если заранее фиксируется количество кластеров. Согласованность нарушается когда для объединения точек в кластеры используются абсолютные расстояния не превышающие некоторый порог. С другой стороны указанные критерии это субъективное представление о красивом/полезном разбиении множества на группы, с которым необязательно соглашаться. Максимально понятно, без математики, теорема описана тут.

Самое время узнать «Как пауки видят цвета»

Когда-то было вот так

грация от китайской Kling