klusterianalyysia

Klusterianalyysi, tunnettu myös nimellä ryvästysanalyysi, on tilastollinen menetelmä, jota käytetään ryhmittelemään havaintoja tai datajoukon alkioita samankaltaisuuden perusteella. Tavoitteena on löytää piileviä rakenteita datasta ja jakaa se joukkoihin eli klustereihin siten, että samassa klusterissa olevat havainnot ovat mahdollisimman samanlaisia ja eri klusterissa olevat havainnot mahdollisimman erilaisia. Klusterianalyysi on luonteeltaan kuvaileva ja usein esiaste monimutkaisemmille analyyseille.

Menetelmää käytetään monilla eri tieteenaloilla, kuten biologiassa (esimerkiksi geenien ryhmittely), markkinoinnissa (asiakassegmentointi), tietojenkäsittelytieteessä (datan louhinta ja kuvantunnistus) sekä sosiologiassa. Klusterianalyysin valinta riippuu usein datan luonteesta ja analyysin tavoitteista. Yleisimpiä algoritmeja ovat esimerkiksi k-means-algoritmi, hierarkkinen klusterointi ja DBSCAN.

K-means pyrkii jakamaan datan kiinteään määrään klustereita, kun taas hierarkkinen klusterointi luo puurakenteen klustereista, joka voidaan jakaa eri tasoilla. DBSCAN puolestaan tunnistaa klustereita tiheyden perusteella ja voi löytää epäsäännöllisen muotoisia klustereita. Klusterianalyysin haasteena on usein optimaalisen klusterimäärän tai muiden parametrien valinta, ja tulosten tulkinta voi vaatia asiantuntemusta. Menetelmän avulla voidaan saada arvokasta tietoa datan sisäisistä suhteista ja tunnistaa ryhmiä, joita ei välttämättä ole ilmeisiä ensi silmäyksellä.