klaszterelemzést

Klaszterelemzés, más néven csoportosítás vagy kohóelemzés, egy olyan unsupervised gépi tanulási technika, amely az adatok hasonló elemeket tartalmazó csoportokba, vagy klaszterekbe való rendezésére szolgál. A klaszterelemzés célja, hogy a hasonló adatelemeket egy csoportba, míg a különböző elemeket más csoportokba sorolja, minimálisra csökkentve az egy csoporton belüli különbségeket, és maximalizálva a csoportok közötti különbségeket. Ez a módszer különösen hasznos az adatokban rejlő mintázatok és struktúrák felfedezésére anélkül, hogy előzetes címkézést vagy ismereteket igényelne az adatokról.

Számos klaszterelemzési algoritmus létezik, melyek mindegyike eltérő megközelítést alkalmaz a klaszterek meghatározására. A leggyakoribb módszerek közé tartozik a K-means, amely az adatpontokat K számú klaszterbe osztja a középpontokhoz való távolság alapján. Más algoritmusok, mint például a hierarchikus klaszterelemzés, vagy dendrogramokat hoznak létre, amelyek vizuálisan megjelenítik az adatok hierarchikus szerkezetét, vagy a DBSCAN, amely sűrűségalapú megközelítést alkalmaz, és képes a különféle alakú klasztereket is felismerni.

A klaszterelemzést széles körben alkalmazzák különféle területeken. Az üzleti életben segíthet az ügyfelek szegmentálásában, a célzott marketingkampányok kialakításában, vagy a termékajánlások személyre szabásában. A tudományos kutatásban felhasználható az adatok kategorizálására, anomáliák felismerésére, vagy a biológiai minták elemzésére. A képelemzésben és a természetes nyelvfeldolgozásban is fontos szerepet játszik az adatok strukturálásában és értelmezésében. A klaszterelemzés eredményeinek értelmezése gyakran szubjektív, és a felhasznált algoritmus és a paraméterek megválasztása jelentősen befolyásolhatja a végeredményt.