АВТОМАТИЧЕСКАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ БОЛЬШИХ ОБЪЁМОВ ДАННЫХ: ЕДИНЫЙ ПРОТОКОЛ СРАВНЕНИЯ МАСШТАБИРУЕМЫХ МЕТОДОВ И ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

AUTOMATIC CLUSTERING OF LARGE-SCALE DATA: A UNIFIED COMPARISON PROTOCOL FOR SCALABLE METHODS AND PRACTICAL GUIDELINES

Antipenko Igor Vladimirovich

Master's student, Department of Information Technologies, Kherson Technical University,

Russia, Genichesk

АННОТАЦИЯ

Рост объёма данных, увеличение размерности признаков и наличие шума усложняют применение кластеризации в прикладных информационных системах: ручной подбор параметров становится трудоёмким и плохо воспроизводимым, а результаты могут быть неустойчивыми при повторных запусках и изменении входных данных. В статье предложен единый протокол сравнения масштабируемых методов кластеризации, ориентированный на автоматизацию настройки и сопоставимость условий. Протокол включает стандартизированную предобработку, ограниченный авто-подбор параметров в рамках вычислительного бюджета, оценку качества по набору взаимодополняющих метрик и проверку устойчивости результата. Рассматриваются типовые семейства алгоритмов: прототипные методы, инкрементальные подходы со сжатием данных, плотностные методы выделения шума и вероятностные модели. Сформулированы практические рекомендации выбора алгоритма в зависимости от плотности данных, выраженности шума, размерности и ресурсных ограничений.

ABSTRACT

Growing data volumes, high-dimensional feature spaces and noise make clustering harder to deploy in real systems: manual hyperparameter tuning becomes expensive and poorly reproducible, while solutions may be unstable across runs. This paper proposes a unified comparison protocol for scalable clustering methods with emphasis on automated tuning and fair, reproducible evaluation. The protocol fixes preprocessing rules, limits hyperparameter search within a compute budget, evaluates quality using complementary metrics, and checks stability across repeated runs. Representative families of methods are discussed, and practical guidelines are provided for selecting an algorithm under different data regimes and operational constraints.

Ключевые слова: кластеризация; большие данные; автоматический подбор параметров; устойчивость; метрики качества; масштабируемость; DBSCAN; HDBSCAN; BIRCH; Mini-Batch K-Means; гауссовы смеси.

Keywords: clustering; big data; automatic hyperparameter tuning; stability; quality metrics; scalability; DBSCAN; HDBSCAN; BIRCH; Mini-Batch K-Means; Gaussian mixture.

Кластеризация относится к задачам обучения без учителя и применяется для выделения групп объектов по сходству в отсутствие заранее заданной разметки. В прикладной аналитике кластеры используются для сегментации клиентов, группировки документов и сообщений, анализа телеметрии, выявления режимов работы оборудования и обнаружения аномалий. Однако перенос алгоритмов кластеризации из учебных примеров в промышленную среду часто приводит к противоречивым результатам: один и тот же метод может давать различное число кластеров и разное качество при небольших изменениях масштаба признаков, при добавлении новых данных или при иной инициализации. В литературе подчёркивается, что адекватность решения определяется не только выбранным алгоритмом, но и всей процедурой подготовки данных и выбора параметров [1, с. 41].

Переход к большим объёмам данных добавляет дополнительные ограничения. Во‑первых, существенно возрастает стоимость перебора параметров: даже ограниченный поиск по сетке может оказаться неприемлемым по времени. Во‑вторых, при росте размерности снижается информативность расстояний: распределение расстояний между точками «сжимается», и различение близких и дальних соседей ухудшается, что влияет на методы, основанные на расстояниях и соседствах [3, с. 112]. В‑третьих, в реальных наборах данных возрастает доля шума и выбросов, а сами кластеры могут быть неравны по размеру, плотности и форме. Следовательно, для практического применения требуется не «идеальный» алгоритм, а процедура, которая даёт воспроизводимый результат при фиксированном ресурсно‑временном бюджете.

В исследовательской и прикладной практике целесообразно сравнивать алгоритмы разных семейств, поскольку они опираются на различные представления кластера. Прототипные методы (k‑means и его модификации) описывают кластер через центр и стремятся минимизировать внутри-кластерную дисперсию; они эффективны, но чувствительны к выбору числа кластеров k и предпочитают компактные группы [2, с. 25]. Инкрементальные алгоритмы со сжатием, такие как BIRCH, строят компактное дерево микро‑кластеров (CF‑структуру), что позволяет обрабатывать большие выборки при ограниченной памяти и затем выполнять кластеризацию на уровне агрегатов. Плотностные методы (DBSCAN и его развития) формируют кластеры как области повышенной плотности и умеют отделять шум, что важно при наличии выбросов. Вероятностные модели, включая смеси гауссовых распределений, позволяют получать «мягкую» принадлежность и интерпретировать неопределённые объекты, но могут требовать более аккуратной предобработки.

Чтобы сравнение методов было корректным, требуется единый протокол. Его первая часть - стандартизированная предобработка: обработка пропусков по фиксированному правилу, робастная стандартизация числовых признаков и согласование метрики близости с типом данных. При высокой размерности целесообразно применять умеренное снижение размерности (например, PCA), если оно улучшает устойчивость соседств и снижает вычислительную стоимость. Вторая часть протокола - автоматический подбор параметров в ограниченном бюджете. Для прототипных методов выбирается k из узкого диапазона с контролем минимального размера кластера и штрафом за избыточную сложность. Для вероятностных моделей число компонент определяется по информационным критериям (BIC) с проверкой на вырожденные решения. Для плотностных методов масштаб соседства выбирается на основе статистики расстояний до k‑го соседа и дополняется правилами, исключающими тривиальные разбиения, когда почти все точки объявляются шумом или формируется один большой кластер.

Третья часть протокола - оценка качества и устойчивости. Использование одной метрики часто приводит к ошибочным выводам, поэтому применяют набор взаимодополняющих показателей: индекс силуэта оценивает, насколько объект ближе к своему кластеру, чем к соседним; индексы Калински-Харабаса и Дэвиса-Болдина отражают соотношение межкластерной и внутрикластерной дисперсии. При наличии эталонной разметки дополнительно используют внешние метрики согласия (например, ARI), которые позволяют оценить соответствие полученного разбиения исходной структуре. Устойчивость проверяют повторными запусками с разными инициализациями и порядком подачи данных; важны не только средние значения метрик, но и разброс, поскольку в автоматическом режиме именно нестабильность является признаком повышенного риска.

Наряду с качеством фиксируются показатели эффективности: время предобработки, время обучения, время разметки и пиковое потребление памяти. Для больших данных принципиально, чтобы стоимость авто-подбора не превосходила стоимость самого обучения. В прикладной практике часто оправдан поэтапный подход: сначала быстрый прототипный метод для получения первичной карты структуры, затем уточнение с применением более гибких методов в случаях, когда присутствуют шумовые наблюдения и кластеры сложной формы. Подход со сжатием (BIRCH) целесообразен при ограничениях по памяти, а плотностные методы предпочтительны, если требуется явное отделение шума. Вероятностные модели применимы, когда важна интерпретация неопределённости и мягкая принадлежность объектов.

Сформулированный протокол позволяет переводить выбор алгоритма из «ручной настройки» в воспроизводимую процедуру и делать выводы переносимыми на новые наборы данных. Практическая значимость заключается в том, что решение оценивается вместе с устойчивостью и ресурсной стоимостью: алгоритм, который показывает высокую метрику в одном запуске, но даёт большой разброс по повторам, плохо подходит для автоматического конвейера. Таким образом, сравнение методов в больших данных следует рассматривать как задачу оптимизации компромисса между качеством, устойчивостью и вычислительной выполнимостью, а единый протокол обеспечивает прозрачность и сопоставимость результатов.

Список литературы:

1. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. - 608 с.
2. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988. - 176 с.
3. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Холод И.И., Тесс М.Д., Елизаров С.И. Анализ данных и процессов: учеб. пособие. 3-е изд. СПб.: БХВ-Петербург, 2009. - 512 с.
4. Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. СПб.: Питер, 2013. - 704 с.
5. Воронцов К.В. Кластеризация и частичное обучение: учебные материалы [Электронный ресурс] // MachineLearning.ru. URL: https://www.machinelearning.ru (дата обращения: 23.01.2026).
6. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ / пер. с англ. М.: Статистика, 1977. - 128 с.