Klusterointimallit

Klusterointimallit, suomeksi klusterointimallit, ovat koneoppimisen menetelmiä, joita käytetään ryhmittelemään datajoukon datapisteitä samankaltaisuuden perusteella. Klusterointi on ohjaamatonta oppimista, mikä tarkoittaa, että malli ei tarvitse esiasennettua tietoa tai luokkia. Sen sijaan se löytää rakenteita ja malleja datasta itsenäisesti. Klusterointimallien tavoitteena on luoda klustereita siten, että saman klusterin sisällä olevat datapisteet ovat mahdollisimman samankaltaisia, ja eri klusterien välillä olevat datapisteet mahdollisimman erilaisia.

Yksi tunnetuimmista klusterointimalleista on K-means. K-means-algoritmi pyrkii jakamaan datan K ennalta määriteltyyn määrään klustereita. Se toimii iteratiivisesti siten, että se ensin alustaa K klusterikeskusta satunnaisesti, sitten määrittää jokaisen datapisteen lähimmän klusterikeskuksen mukaiseen klusteriin ja lopuksi laskee klusterikeskukset uudelleen kyseisiin klustereihin kuuluvien datapisteiden keskiarvoina. Tätä prosessia toistetaan, kunnes klusterikeskusten sijainti ei enää merkittävästi muutu.

Muita klusterointimalleja ovat esimerkiksi hierarkkinen klusterointi, joka rakentaa klusterihierarkian, ja DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise), joka tunnistaa tiiviitä alueita datasta ja mahdollistaa myös kohinan tunnistamisen. Klusterointimalleja käytetään monilla aloilla, kuten asiakassegmentoinnissa, kuvien segmentoinnissa, anomalioiden havaitsemisessa ja tekstin luokittelussa. Valittava klusterointimalli riippuu datan luonteesta ja tehtävän tavoitteista.