1. Что такое кластеризация и чем она отличается от обучения с заранее заданными метками классов?
2. Как работает алгоритм k-means, какую величину он минимизирует и почему количество кластеров необходимо выбирать с учётом устойчивости и содержательности групп?
3. В чём заключается принцип работы DBSCAN и чем он отличается от иерархической кластеризации?
4. Какую задачу решает метод PCA, что представляют собой главные компоненты и почему при использовании PCA в предсказательной модели необходимо учитывать разделение данных на обучающую и тестовую выборки?
5. Какую роль играют коэффициент силуэта, масштабирование признаков и интерпретация кластеров при оценке результатов кластеризации?