klusterdamise

Klusterdamine on andmete grupeerimise meetod, mille käigus jaotatakse andmekogum omavahel sarnaste omadustega näidete gruppidesse ehk klastritesse. Eesmärk on avastada andmete sisemine struktuur ning teha nähtavaks mustrid ilma juhiste märgistusteta või labeliteta.

Peamised lähenemisviisid erinevad selle järgi, kuidas mõõdetakse sarnasust ja milline klastrite kuju on oodatud. Keskse jaotuse meetodid hõlmavad K-means ja K-medoids, mis jagavad andmed etteantud arvuks klastriteks ning minimeerivad kaugust klastris. Hierarhiline klusterdamine loob klastrite puu, võimaldades mitmekordset granulearsust. Tihedus-põhised meetodid nagu DBSCAN ja OPTICS tuvastavad tihedalt seotud gruppide kõrval ka ebatavalisi nähtuseid. Lisaks kasutatakse segmendi- ja spektriliste meetodite lähenemisviise keerukamate andmekogumite puhul.

Protsess hõlmab andmete eeltöötlust (skaalumine, puuduvate väärtuste täitmine), sobiva kaugusmõõdu või sarnasuse metrika valimist ning algoritmi ja parameetrite seadistamist (nt klastrite arv K). Tulemust hinnatakse sise- kriteeriumide abil, näiteks Silhouette-indeks, Calinski-Harabasz ja Davies-Bouldin. Väline hindamine on võimalik, kui omavaid märgiseid on olemas.

Rakendused hõlmavad klientide segmenteerimist turunduses, pildisegmenteerimist, bioinformaatikat ja anomaalia avastamist. Klusterdamine aitab andmeid mõista, tuua esile nähtusi ja suunata ressursside jaotust.

Piirangud: tulemused sõltuvad valitud algoritmist, parameetritest ja andmete skaalast; kõrge dimensioonilisus ning ebaühtlased klastrite suurused võivad tekitada ebapiisavaid või raskesti tõlgendatavaid gruppe. Seetõttu kasutatakse sageli mitut meetodit ja kontrollitakse tulemuste stabiilsust.

---