Klusterointimetodit

Klusterointimetodit ovat koneoppimisen tekniikoita, joita käytetään datan ryhmittelyyn samankaltaisten kohteiden perusteella. Tavoitteena on löytää datasta luonnollisia ryhmiä eli klustereita siten, että saman klusterin kohteet ovat mahdollisimman samanlaisia keskenään ja eri klustereiden kohteet mahdollisimman erilaisia. Klusterointia voidaan käyttää monenlaisissa sovelluksissa, kuten asiakassegmentoinnissa, kuvantunnistuksessa ja poikkeamien havaitsemisessa.

Yksi yleisimmistä klusterointimenetelmistä on K-means-algoritmi. K-means pyrkii jakamaan datan K ennalta määrättyyn määrään klustereita. Algoritmi alkaa valitsemalla satunnaisesti K klusterikeskusta, minkä jälkeen se iteroi: ensin se määrittää jokaisen datapisteen lähimpään keskukseen ja sitten laskee jokaisen klusterin uuden keskuksen datapisteiden keskiarvona. Tätä prosessia toistetaan, kunnes keskukset eivät enää merkittävästi muutu.

Toinen suosittu menetelmä on hierarkkinen klusterointi. Tämä lähestymistapa rakentaa klusterihierarkian joko yhdistämällä pienempiä klustereita suuremmiksi (aggregaatiivinen) tai jakamalla suuria klustereita pienemmiksi (divisiivinen). Lopputuloksena on dendrogrammi, joka kuvaa klustereiden suhteita eri tasoilla.

Muita klusterointimenetelmiä ovat esimerkiksi DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise), joka perustuu tiheyseroihin, ja Gaussian Mixture Models (GMM), joka olettaa datapisteiden syntyneen useasta Gaussin jakaumasta. Menetelmän valinta riippuu datan luonteesta ja ongelman spesifeistä vaatimuksista. Klusteroinnin tulokset edellyttävät usein asiantuntija-analyysiä, jotta voidaan varmistaa klustereiden mielekkyys ja hyödyllisyys.