ClusteringAlgorithmen

ClusteringAlgorithmen bezeichnen eine Klasse von Verfahren der unüberwachten Mustererkennung, die Datensätze in Gruppen (Cluster) aufteilen, wobei Objekte innerhalb eines Clusters einander ähnlich und Objekte in unterschiedlichen Clustern unähnlich sind. Ziel ist es, Strukturen in den Daten zu identifizieren, ohne auf vorab definierte Labels angewiesen zu sein.

Zu den wichtigsten Kategorien gehören partitionierende Algorithmen wie K-Means und K-Medoids, die den Datensatz in k Cluster unterteilen, indem sie Zentren oder Repräsentanten bestimmen und die Zuordnung der Punkte optimieren. Hierarchische Algorithmen arbeiten mit einer Baumstruktur, entweder agglomerativ (Bottom-up) oder divisiv (Top-down), und liefern Dendrogramme, aus denen sich Cluster auf unterschiedlichen Auflösungen ableiten lassen. Dichtebasierte Algorithmen wie DBSCAN, OPTICS und HDBSCAN definieren Cluster als dichte Regionen im Raum und sind tendenziell robuster gegenüber Ausreißern und unregelmäßigen Formen.

Gitterbasierte oder rasterbasierte Ansätze quantisieren den Raum in Gitterzellen und eignen sich gut für sehr große Datenmengen, während modellbasierte Ansätze wie Gaussian Mixture Models mit Expectation-Maximization eine probabilistische Zuordnung der Punkte zu Clustern liefern (Soft Clustering) und oft eine Modellselektion mittels BIC oder AIC verwenden. Spektrales Clustering nutzt die Ähnlichkeitsmatrix und die Zellteilung über Eigenwelten, um nichtlineare Strukturen zu erfassen. Fuzzy Clustering (z. B. Fuzzy C-Means) erlaubt weiche Zugehörigkeiten von Punkten zu mehreren Clustern.

Wichtige Aspekte der Praxis umfassen die Wahl von Distanz- oder Ähnlichkeitsmaßen, Datenvorverarbeitung wie Skalierung und Umgang mit kategorialen Merkmalen, die Sensitivität gegenüber Initialisierung und Outliers sowie die Bestimmung der Cluster-Anzahl. Anwendungsfelder reichen von Bildsegmentierung über Kundensegmentierung bis hin zu Bioinformatik und Anomalieerkennung. Die Bewertung von Clustering-Ergebnissen erfolgt oft intern (z. B. Silhouette) oder extern, wenn Bezugslabels vorhanden sind.