klastervalik

Klastervalik on klasteranalüüsis keskne protsess, mille eesmärk on valida sobiv klastride arv ning teha vastavad valikud klasterdamismeetodi osas. See hõlmab andmete ettevalmistust, kauguste valikut ja ruumilise struktuuri hindamist, sest erinevad valikud mõjutavad klastrite eristatavust ja tähendust.

Klastrite arvu valimiseks kasutatakse nii sisemisi kui ka välimisi kriteeriume. Sisemised meetodid hindavad klastrite kvaliteeti andmete enda põhjal, näiteks siluett-, Calinski–Harabasz-, Davies–Bouldin-indeksid ja gap-statistika. Elbow-meetod ja järk-järguline kriteeriumide jälgimine on levinud lähteplatvormid.

Modelleerimis-põhine lähenemine, näiteks Gaussian-segu mudelid, kasutab informatsiooni nagu AIC või BIC klastrite arvu hindamiseks. Lisaks võivad kasutada ka teisi meetodeid, nagu stabiilsusvalideerimine resamplingu abil, et hinnata valiku järjepidevust.

Oluline on mõista, et õige klastrite arv ei ole alati ülimalt konkreetne ega universaalne lahendus; erinevad kriteeriumid võivad anda erinevaid tulemusi. Seetõttu soovitatakse kasutada kombinatsiooni meetoditest ja kaasata asjakohast domeeniteadmist.

Kasutusvaldkonnad hõlmavad turu segmentimist, bioloogilist andmeanalüüsi, tekstide ja piltide grupeerimist ning tulemuste interpretatsiooni, kus klastervalik aitab tuvastada struktureeritud alamhulki või mustreid andmetes.