Підходи щодо кластеризації криптовалют

Криптовалюти еволюцiонували з цифрової новинки до технологiй на трильйон доларiв, що можуть за кiлька рокiв викликати значний вплив на глобальну фiнансову систему. Бiткоїн та сотнi iнших криптовалют стають все бiльш популярними як iнвестицiйний iнструмент, а також використовуються для оплати товарiв та послуг, вiд програмного забезпечення до нерухомостi [1]. В межах даної наукової роботи проведено кластеризацiю криптовалют з використанням рiзних методiв. Для проведення дослiдження використано реальнi данi iз сервiсу CryptoCompare. На першому етапi набiр даних нормалiзовано та стандартизовано. Далi проведено зменшення розмiрностi даних. На наступних етапах визначено оптимальну кiлькiсть кластерiв та проведено подiл криптовалют на вiдповiднi кластери. Для досягнення поставленої мети використано наступнi методи: EDA, PCA, t-SNE, k-means, метод лiктя та силуетний метод.