Clusteringbasierte

Clusteringbasierte Methoden bezeichnen Ansätze, bei denen das Clustering eine zentrale Rolle spielt. Im Gegensatz zu Verfahren, die Clustering nur als Vorverarbeitung sehen, nutzen clusteringbasierte Modelle die entdeckten Strukturen direkt, um Aufgaben zu lösen oder Informationen zu gewinnen. Typische Einsatzfelder liegen im unüberwachten Lernen, in semiüberwachten Szenarien und in explorativen Analysen in Wissenschaft und Praxis.

Der Grundgedanke besteht darin, Daten durch Zugehörigkeit zu Clustern zu organisieren und Cluster-Labels oder -Eigenschaften als Grundlage weiterer Schritte zu verwenden. Dazu können Cluster-Zugehörigkeiten als Merkmalsrepräsentationen dienen, Pseudo-Labels für Lernaufgaben erzeugt oder Ausreißer identifiziert werden. Die Methoden variieren stark je nach Domäne und Zielsetzung.

Zu den gängigen Clustering-Algorithmen gehören k-Means, hierarchisches Clustering, DBSCAN, spektrales Clustering und Gaussian-M mixture-Modelle. In clusteringbasierten Ansätzen wird oft eine Nachbearbeitung oder Transformation der Cluster-Struktur vorgenommen, um Aufgaben wie Klassifikation, Regression, Segmentierung oder Anomalieerkennung zu unterstützen.

Anwendungen finden sich etwa in der Bild- oder Textsegmentierung, der Kundensegmentierung in Marketing, der Genexpression in der Biologie, der Dokumentenverarbeitung und in Recommender-Systemen. Vorteile liegen in der Fähigkeit, Strukturen ohne gelabelte Daten zu entdecken und skalierbare Repräsentationen zu liefern; Einschränkungen ergeben sich durch Abhängigkeiten von der gewählten Metrik, der Anzahl der Cluster, Sensitivität gegenüber Rauschen und der Interpretierbarkeit der Ergebnisse.

Clusteringbasierte Ansätze überschneiden sich mit verwandten Bereichen wie dem unüberwachten Lernen, semi-supervised Learning und der Anomalieerkennung. Sie bilden oft eine Grundlage für weiterführende Analysen, wenn explizite Labels schwer zu bekommen sind.