Klusterointityyppejä

Klusterointityyppejä viittaa erilaisiin algoritmeihin ja menetelmiin, joita käytetään datajoukkojen ryhmittelyyn samankaltaisten kohteiden perusteella. Nämä tyypit voidaan jakaa karkeasti useisiin pääluokkiin, jotka eroavat toisistaan siinä, miten ne määrittävät klusterit ja miten ne käsittelevät dataa.

Yksi yleisimmistä klusterointityypeistä on k-means-klusterointi. Tämä menetelmä pyrkii jakamaan datajoukon ennalta määrättyyn määrään k klustereita siten, että jokainen datapiste kuuluu siihen klusteriin, jonka keskipiste on lähimpänä. K-means on tehokas ja skaalautuva, mutta vaatii klusterien määrän k ennalta määrittämisen.

Hierarkkinen klusterointi muodostaa klustereita puurakenteen, eli dendrogrammin, avulla. Se voi olla joko agglomeroiva (bottom-up), jossa jokainen piste alkaa omana klusterinaan ja yhdistetään vähitellen läheisimpiin, tai osioiva (top-down), jossa kaikki pisteet alkavat yhdestä klusterista ja jaetaan pienempiin. Hierarkkinen klusterointi ei vaadi klusterien määrän ennalta määrittämistä, mutta voi olla laskennallisesti raskaampaa.

Tiheyspohjainen klusterointi, kuten DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise), tunnistaa klusterit tiiviinä alueina, jotka ovat erotettu toisistaan harvemmilla alueilla. Tämä menetelmä pystyy löytämään mielivaltaisen muotoisia klustereita ja tunnistamaan poikkeamat, mutta sen suorituskyky voi riippua parametrien, kuten tiheyden ja etäisyyden, valinnasta.

Muita klusterointityyppejä ovat mallipohjainen klusterointi, joka perustuu todennäköisyysmalleihin, kuten sekoitusmalleihin, ja graafipohjainen klusterointi, joka käsittelee dataa verkostona. Jokaisella klusterointityypillä on omat vahvuutensa ja heikkoutensa, ja sopivan menetelmän valinta riippuu datajoukon luonteesta ja tavoitteista.