ClusterAlgorithmen

ClusterAlgorithmen sind Verfahren der Mustererkennung, die Objekte in Gruppen (Cluster) zusammenfassen, sodass Objekte innerhalb derselben Gruppe ähnlicher zueinander sind als Objekte aus unterschiedlichen Gruppen. Sie arbeiten typischerweise unüberwacht, das heißt, es gibt keine vordefinierten Labels.

Zu den grundlegenden Typen gehören partitionierende Algorithmen wie k-Means und k-Medoids, hierarchische Ansätze (agglomerativ oder divisiv), dichtebasierte Methoden wie DBSCAN und OPTICS, sowie gitterbasierte Verfahren (z. B. STING, CLIQUE) und modellbasierte Ansätze wie Gaußsche Mischmodelle. Spektrales Clustering verwendet Graphdarstellungen und führt Clusterbildung über Kernels oder Laplace-Operatoren durch.

Der typische Ablauf umfasst das Festlegen einer Ähnlichkeits- bzw. Distanzmetrik, ggf. das Bestimmen der Anzahl der Cluster, Vorverarbeitung wie Skalierung, Zuordnung der Objekte zu Clustern, Aktualisierung der Clusterstrukturen ( Zentren, Dichtebereiche oder Graphen) und Wiederholung bis Konvergenz oder Abbruchkriterien erreicht sind.

Anwendungsgebiete reichen von Marktsegmentierung, Bild- und Textverarbeitung über Genom- und Biomedizin bis hin zu Umwelt- und Sozialdaten sowie Anomalieerkennung. Die Bewertung von Clustering-Ergebnissen erfolgt oft intern mittels Metriken wie Silhouette oder Dunn-Index; extern können Rand- oder Jaccard-Indizes genutzt werden, wenn Referenzklassen vorhanden sind.

Stärken der Algorithmen liegen in der Skalierbarkeit und Flexibilität bei der Form der Cluster, während Schwächen häufig Parameterwahl (z. B. k oder Epsilon), Empfindlichkeit gegenüber Ausreißern und hohe Kosten bei großen oder komplexen Datensätzen betreffen.