Ryhmittelyanalyysit

Ryhmittelyanalyysit ovat tilastollisia ja datatieteellisiä menetelmiä, joiden tarkoituksena on jakaa havaintojoukko ryhmiin siten, että saman ryhmän jäsenet ovat toisiaan läheisiä ja eri ryhmiin kuuluvat havainnot eroavat toisistaan. Näissä analyyseissä ei edellytetä etukäteen määriteltyjä luokkia, vaan rakenteet löytyvät datasta itsestään.

Yleisimmät lähestymistavat ovat hierarkkinen ryhmittely, k-means ja tiheydestä riippuvat menetelmät kuten DBSCAN sekä tilastolliset mallit kuten Gaussian sekoitusmallit (GMM). Hierarkkinen analyysi rakentaa ryhmät vaiheittain dendrogrammina; k-means jakaa datapisteet ennalta määritellyn määrän ryhmiin ja pyrkii minimoimaan sisäistä hajontaa; DBSCAN löytää ryhmät tiheydestä eikä Edellytä ennaltamäärättyä lukumäärää ryhmiä; GMM kuvaa havaintoja sekoituksena normaalijakaumista, ja jokaiselle pisteelle voidaan antaa todennäköisyys kuulumiselle kuhunkin ryhmään.

Menetelmien valinta ja tulkinta riippuvat sekä datan ominaispiirteistä (skaalaus, mitta-asteikot) että tavoitteista. Tyypillisiä haasteita ovat optimaalisen ryhmien määrän arviointi, sopivien etäisyys- tai kurssimuuttujien valinta sekä tulosten tulkinnan epävarmuus. Ryhmittelyanalyysit soveltuvat monipuolisesti esimerkiksi markkinointiin ja asiakasprofilointiin, genomitieteeseen, kuvankäsittelyyn sekä sosiaali- ja taloustieteen tutkimuksiin, joissa halutaan ymmärtää samankaltaisuuksia ja eroja suurten aineistojen sisällä.