ClusterMethoden

ClusterMethoden bezeichnen in der Statistik und dem Data Mining Verfahren zur Gruppierung von Objekten in Cluster, so dass Objekte innerhalb desselben Clusters einander ähnlicher sind als Objekte in unterschiedlichen Clustern. Da Clustering in der Regel unüberwacht erfolgt, erfolgt die Bildung der Gruppen ohne vorab definierte Labels.

Zu den bekanntesten Typen gehören partitionierende Methoden wie k-Means und k-Medoids; hierarchische Ansätze (agglomerativ, divisiv); dichtebasierte Methoden wie DBSCAN und OPTICS; modellbasierte Ansätze wie Gaussian Mixture Models (EM); sowie spektrale Methoden wie Spectral Clustering.

Der typische Prozess umfasst: Datenvorverarbeitung und Skalierung, Wahl eines Abstands- oder Ähnlichkeitsmaßes, Auswahl der Methode und ggf. der Clusteranzahl, Durchführen der Berechnungen und anschließende Validierung der Ergebnisse. Die Bestimmung der richtigen Clusteranzahl ist oft herausfordernd und erfolgt mittels Metriken wie dem Elbow-Kriterium, dem Silhouette-Index oder informationsbasierten Kriterien.

Anwendungen finden sich in Kundensegmentierung, Markt- und Mustererkennung, Genomik, Text- bzw. Bildclustering. Grenzen umfassen die Abhängigkeit von Parameterwahl, Annahmen über Verteilungen oder Formen der Cluster, Empfindlichkeit gegenüber Ausreißern, sowie steigende Rechenanforderungen bei großen Datensätzen.

Die Bewertung der Clusterqualität erfolgt häufig anhand intern orientierter Indizes (z. B. Silhouette, Davies-Bouldin) oder externen Maßen (z. B. Rand-Index) wenn Gruppenlabel vorhanden sind. Stabilitätstests und Validierung mit unterschiedlichen Initialisierungen verbessern die Zuverlässigkeit.