Klusterointiprosessin

Klusterointiprosessi, suomeksi klusterointi tai ryvästys, on datatieteessä ja koneoppimisessa käytetty menetelmä, jonka tavoitteena on jakaa datajoukko pienempiin osajoukkoihin eli klustereihin. Saman klusterin havaintojen oletetaan olevan samankaltaisia keskenään, kun taas eri klusterien havaintojen tulisi olla mahdollisimman erilaisia. Klusterointi kuuluu ohjaamattoman oppimisen piiriin, koska se ei vaadi ennalta määriteltyjä luokkia tai tunnisteita datalle.

Klusterointiprosessin ytimessä on etäisyys- tai samankaltaisuusmittarin valinta, joka määrittää, kuinka havaintojen samankaltaisuutta arvioidaan. Yleisiä mittareita ovat euklidinen etäisyys ja kosinisamankaltaisuus. Kun mittari on valittu, käytetään algoritmia datan jakamiseksi klustereihin. Tunnettuja klusterointialgoritmeja ovat K-means, DBSCAN ja hierarkkinen klusterointi. K-means pyrkii minimoimaan klustereiden sisäisen varianssin jakamalla datan ennalta määritettyyn K määrään klustereita. DBSCAN puolestaan tunnistaa tiiviitä alueita datassa ja luokittelee pisteitä tiheiden alueiden perusteella. Hierarkkinen klusterointi rakentaa puurakenteen, joka kuvaa havaintojen suhteita hierarkkisesti.

Klusterointia sovelletaan monilla aloilla. Esimerkkejä ovat asiakassegmentointi markkinoinnissa, kuvien tai dokumenttien ryhmittely, poikkeamien havaitseminen ja biologisen datan analysointi. Prosessin onnistuminen riippuu usein käytetystä algoritmista, parametrien valinnasta ja datan ominaisuuksista. Tulosten tulkinta vaatii usein asiantuntemusta kyseisestä sovellusalueesta.