Clusteringstechnieken

Clusteringstechnieken zijn methoden in ongesupervised leren bedoeld om objecten of waarnemingen in groepen te verdelen die onderling vergelijkbaar zijn. Doel is het ontdekken van structuur, patronen en onderliggende relaties in data zonder vooraf gedefinieerde labels. Clustering vindt toepassing in verschillende vakgebieden zoals analyse van klantgedrag, beeldverwerking, bio-informatie en tekstmining.

Veel gebruikte clusteringtechnieken bevatten k-means, hiërarchische clustering, density-based clustering zoals DBSCAN en OPTICS, Gaussian Mixture Models (GMM) en spectral clustering. K-means partitioneert de data in k vooraf gekozen clusters op basis van minimalisatie van de within-cluster variantie; het gaat uit van compacte, bolvormige clusters en is gevoelig voor uitbijters. Hiërarchische clustering bouwt een boom van clusters, die op elk niveau kan worden afgesneden; geen vaste k vereist maar de berekening kan zwaar zijn. DBSCAN en OPTICS identificeren clusters als dichtheidsgebieden en kunnen arbitrair gevormde clusters aanvaarden en ruis negeren; vereisen parameters voor afstand en minimumpunten. GMM’s geven soft-clustering via probabilistische toewijzingen en gebruiken het EM-algoritme; modelselectie gebeurt vaak met BIC/AIC. Spectral clustering gebruikt een gelijkenheids- of afstandsmatrix en de eigenvectoren om niet-lineaire structuren te ontrafelen.

Preprocessing speelt een grote rol: kenmerken schalen of normaliseren, keuze van afstandsmaat (bijv. Euclidische afstand, cosine), omgaan met ontbrekende waarden en dimensionale reductie. De keuze van algoritme hangt af van data-eigenschappen zoals schaal, ruis, vorm van clusters en de gewenste complexiteit.

Beoordeling is vaak intern (silhouette, Davies-Bouldin, Calinski-Harabasz) omdat er geen ground truth is; bij beschikbare labels kan externe evaluatie worden toegepast. Praktische overwegingen omvatten schaalbaarheid, gevoeligheid voor parameters en initialisatie, en de mogelijkheid om met hoog-dimensionale data om te gaan.

Toepassingen omvatten marktsegmentatie, document- en tekstclustering, beeldsegmentatie en bio-informatica zoals genexpressiepatronen, evenals detectie van anomalieën en patroonherkenning.