Klusterointimalleja

Klusterointimalleja, eli klusterointialgoritmeja, käytetään datan segmentointiin ryhmiin, joita kutsutaan klustereiksi. Klusterointi on ohjaamatonta oppimista, mikä tarkoittaa, että dataan ei ole liitetty valmiita luokkia. Tavoitteena on löytää piileviä rakenteita datasta niin, että samankaltaiset datapisteet päätyvät samaan klusteriin ja erilaiset datapisteet eri klustereihin.

Yksi tunnetuimmista klusterointimalleista on K-means. K-means-algoritmissa datan oletetaan jakautuvan K-määrään klustereita. Algoritmi pyrkii minimoimaan etäisyyden datapisteiden ja niiden klusterikeskusten välillä. Toinen suosittu lähestymistapa on hierarkkinen klusterointi, joka rakentaa klustereiden puumaisen rakenteen. Hierarkkisessa klusteroinnissa on kaksi päätyyppiä: agglomeroiva (bottom-up) ja osioiva (top-down). Agglomeroivassa lähestymistavassa jokainen datapiste aloitetaan omana klusterinaan, ja lähimmät klusterit yhdistetään iteratiivisesti, kunnes kaikki datapisteet ovat yhdessä klusterissa tai ennalta määrätty määrä klustereita on saavutettu. Osioivassa lähestymistavassa aloitetaan yhdellä klusterilla, joka sisältää kaikki datapisteet, ja tätä klusteria jaetaan iteratiivisesti pienempiin osiin.

Muita klusterointimalleja ovat esimerkiksi DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise), joka perustuu pisteiden tiheyteen ja tunnistaa tiiviisti pakatut alueet klustereiksi, jättäen harvat pisteet kohinaksi. Myös sekoitusmallit, kuten Gaussin sekoitusmallit, tarjoavat todennäköisyyspohjaisen tavan klusterointiin, mallintaen kunkin klusterin datan jakaumana. Klusterointimalleja käytetään monilla aloilla, kuten markkinatutkimuksessa asiakassegmentointiin, kuvantunnistuksessa ja bioinformatiikassa. Mallin valinta riippuu datan luonteesta ja analyysin tavoitteista.