Написал про важность частных и неанализируемость целого. И про диаграммы немного.
Написал про важность частных и неанализируемость целого. И про диаграммы немного. 9 comments
@mudasobwa у меня не измерение, а классификация по итогам, чтобы на ярлычке прописать правильный кластер. "Этот - тяж, ему скидка". @willpraxis я к тому, что измерение веса внезапно работает для кластеризации людей по весу. А для кластеризации для скидок — оставляет за бортом чувака из веса пера, который скидку не получит, и наваляет трем менеджерам-полутяжам @mudasobwa я примерно это и имел в виду - что кластеризация работает, если правильно выбран признак для классифкации. Эта правильность обеспечивается пониманием цели/контекста кластеризации. Любой козерог тебе подтвердит. @mudasobwa думаю, древнегреческий ученый Гиппократ мог бы поспорить. Его острый ум ещё лет так тысячи две с половиной все-таки провёл анализ и разделил человеков на четыре типа: @mudasobwa статистику и графики придумали, чтобы люди в интернете могли подпитывать свой confirmation bias и тыкать в людей ссылками с фактами. А если серьёзно, то упрощения уместны при описании модели. Но модель имеет конкретную задачу, которую решает, и граничные условия. С интерпретацией у людей всё плохо, потому здесь огромный простор для натягивания совы на глобус в интересах пропаганды. И качество моделей, само собой, в большинстве случаев — так себе. @mkalygin ну да, все так (что с буквально минимальной натяжкой сводится к «все модели в интернете не стоят выеденного яйца» :) |
@mudasobwa
Кластеризация имеет смысл, если контекст правильный. Боксёров вон по весу кластеризуют, и ни у кого не возникает когнитивных диссонансов (что, конечно, не отменяет аутлаеров в 54 кг, которые устойчиво способны уронить центнер).
Или страховщики вон кого-то более охотно/задешевле страхуют - тоже интуитивно понятно.