Во введении объясняется, почему бытовую технику удобно изучать как набор объектов с числовыми характеристиками. Здесь формулируются проблема сравнения моделей, цель, задачи, гипотеза, используемые виды техники и границы исследования. Также указывается, что для каждого типа техники будет подготовлен отдельный датасет минимум из восьми кейсов, чтобы результаты можно было сопоставить.

В разделе раскрывается понятие кластера и объясняется отличие обучения без учителя от обычной классификации с заранее известными метками. Рассматриваются расстояния между объектами, центроид, сходство признаков, назначение метода k-средних и общая логика иерархической кластеризации. Теория связывается с примером сравнения моделей бытовой техники.

Раздел описывает три исследуемые категории: холодильники, стиральные машины и пылесосы. Для каждой категории объясняется, какие параметры можно сопоставлять: цену, мощность, вместимость, энергопотребление, уровень шума, количество программ или время автономной работы. Отдельно отмечаются различия единиц измерения и необходимость осмысленного выбора признаков.

Здесь приводится структура трёх таблиц, каждая из которых содержит не менее восьми моделей одного вида техники. Описываются источники характеристик, проверка пропусков и дубликатов, приведение единиц измерения, кодирование категориальных признаков и стандартизация числовых параметров. Объясняется, почему разнородные товары анализируются раздельно.

В разделе пошагово описывается применение k-средних и иерархической кластеризации к подготовленным таблицам. Объясняется выбор нескольких значений числа кластеров, построение дендрограммы, использование метода локтя и силуэтного коэффициента. Также рассматриваются ограничения методов: влияние выбросов, масштаба признаков и начальных центров.

Практическая часть начинается с отдельного датасета холодильников, включающего минимум восемь моделей. Для них сравниваются цена, объём камер, энергопотребление, уровень шума и дополнительные функции. В таблицах и диаграммах показывается распределение моделей по кластерам, а затем каждая группа описывается понятными словами: например, компактные экономичные или вместительные функциональные устройства.

В разделе анализируются два других независимых датасета, чтобы проверить устойчивость подхода на разных видах техники. Для стиральных машин рассматриваются загрузка, скорость отжима, энергопотребление, шум и цена, а для пылесосов — мощность, масса, объём пылесборника, автономность и стоимость. Результаты оформляются отдельными таблицами и визуализациями.

Здесь сопоставляются кластеры, полученные разными алгоритмами и на разных датасетах. Анализируется, какие признаки сильнее всего влияли на разделение моделей, совпадают ли группы при изменении числа кластеров и какие объекты являются пограничными. Итогом становится практическая интерпретация: для какого сценария покупки подходит каждая группа и какие ограничения есть у такого сравнения.

В заключении кратко проверяется достижение цели и обобщаются результаты анализа холодильников, стиральных машин и пылесосов. Формулируется, какие параметры оказались наиболее полезными для группировки, насколько согласовались методы k-средних и иерархической кластеризации, а также какие выводы можно использовать при выборе техники. Отдельно указываются ограничения небольших учебных датасетов.

В списке литературы приводятся проверенные источники, использованные для изучения алгоритмов кластеризации, статистических метрик и технических характеристик бытовой техники. В него включаются учебные материалы по информатике и анализу данных, документация библиотек Python, официальные страницы производителей и нормативные или справочные материалы по энергетической маркировке.