klusterbasierten

Klusterbasierte Ansätze bezeichnen Verfahren, Strategien oder Modelle, die Daten oder Merkmale primär anhand von Clustern organisieren oder zentrale Erkenntnisse aus der Clusterstruktur ableiten. Ein Cluster ist eine Gruppe ähnlicher Beobachtungen oder Merkmalswerte, die sich von anderen Gruppen abgrenzt.

In der Statistik und Datenanalyse umfassen klusterbasierte Methoden das Clustering selbst (z. B. k-Means, hierarchische und dichtebasierte Verfahren). Aufbauend darauf werden Inferenz- oder Rechenprozesse an Cluster gebunden, etwa clusterbasierte Permutationstests zur Signifikanzbewertung, bei denen Effekte auf Cluster-Ebene anstatt auf Einzelbeobachtungen geprüft werden.

Im maschinellen Lernen dienen klusterbasierte Modelle der Datenreduktion, Segmentierung und als Grundlage für weitere Analysen. Beispiele sind Mischungsmodelle wie Gaussian Mixture Models, sowie Ansätze, die Clusterinformationen für Merkmalsextration oder Ensemble-Methoden nutzen.

Zu den gängigen Anwendungsgebieten gehören Neuroimaging (etwa clusterbasierte Inferenz in EEG/MEG- oder fMRI-Analysen), Genomik, Marktforschung, Bild- und Textanalyse.

Vorteile sind Robustheit gegenüber Ausreißern, Reduktion der multiple Testing-Problematik und bessere Interpretierbarkeit durch Gruppenstrukturen. Nachteile umfassen die Abhängigkeit von der Wahl des Clusteralgorithmus und der Zahl der Cluster, Empfindlichkeit gegenüber Skalierung und Distanzmaßen sowie Herausforderungen bei der Reproduzierbarkeit und Interpretation, wenn clusters schwer definierbar sind.