klusterianalyysissa

Klusterianalyysi, joka tunnetaan myös nimellä klusteriminen tai klusterointi, on tilastollinen menetelmä, joka luokittelee havainnot ryhmiin (klustereihin) perustuen niiden välisiin samankaltaisuuksiin. Menetelmä ei perustu etukäteen määriteltyihin luokkiin, vaan havainnot ryhmitetään automaattisesti niiden ominaisuuksien perusteella. Klusterianalyysiä käytetään laajalti tietojenkäsittelyssä, biologiassa, taloustieteissä, sosiaalitutkimuksissa ja muissa aloilla, joissa dataa halutaan ymmärtää ryhmittäin.

Klusterianalyysin perusidea on löytää ryhmiä, joissa saman klusterin sisällä olevat havainnot ovat toistensa kanssa samanlaisia tai läheisiä, kun taas eri klustereiden väliset havainnot eroavat toisistaan. Menetelmä ei kuitenkaan määrittele, kuinka monta klusteria tulisi olla, vaan tämä päätös tehdään usein kokeilemalla eri menetelmiä tai käyttämällä validointimenetelmiä, kuten siluettianalyysiä tai kulkumatkan mittareita.

Klusterianalyysin suosituimpia menetelmiä ovat hierarkkinen klusterointi, k-means-menetelmä ja DBSCAN. Hierarkkinen klusterointi rakentaa klustereita asteittain, joko yhdistämällä pienempiä klustereita suuremmiksi (agregatiivinen) tai jakamalla klustereita pienempiin osiin (divisiivinen). K-means-menetelmä puolestaan jaottaa datan etukäteen määritellyn määrän klustereihin minimoimalla klustereiden sisäisen vaihtelun. DBSCAN-menetelmä taas etsii tiheitä alueita datassa ja määrittelee klustereita niiden perusteella, mikä tekee siitä hyödyllisen epäsäännöllisen datan käsittelyssä.

Klusterianalyysin tulosten tulkinta edellyttää huolellista arviointia, sillä menetelmä voi olla herkkä datan esikäsittelylle ja parametrien valinnalle. Klustereiden merkityksen ymmärtäminen vaatii usein asiantuntemusta tutkimusalaan, sillä klusterit voivat olla vain matemaattisia rakenteita ilman selkeää käytännöllistä merkitystä.