Методы машинного обучения без учителя и новые области их применения в здравоохранении

Методы машинного обучения без учителя представляют собой важные аналитические инструменты, которые могут облегчить анализ и интерпретацию многомерных данных. Они позволяют выявлять скрытые закономерности и латентные структуры в многомерных данных, а также упрощать работу со сложными наборами данных. В статье представлен обзор основных методов машинного обучения без учителя, включая кластеризацию методом k-средних, иерархическую кластеризацию, анализ главных компонент и факторный анализ. Более глубокое понимание этих аналитических инструментов позволит использовать методы машинного обучения без учителя в исследованиях в области наук о здоровье для выявления новых факторов риска, совершенствования стратегий профилактики, а также внедрения персонализированной терапии и адресной помощи пациентам. Уровень доказательности: I.