klusterointimalleista

Klusterointimallit ovat menetelmiä, joita käytetään datan segmentointiin ilman ennalta määriteltyjä luokkia. Tavoitteena on löytää luonnollisia ryhmiä eli klustereita samankaltaisista datapisteistä. Mallit perustuvat tyypillisesti mittaukseen, kuinka lähellä tai kaukana datapisteet ovat toisistaan. Yleisimmät etäisyysmitat ovat euklidinen etäisyys ja Manhattan-etäisyys. Klusterointimallien avulla voidaan paljastaa piilotettuja rakenteita ja malleja datassa, mikä on hyödyllistä esimerkiksi asiakasryhmittelyssä, kuvantunnistuksessa tai poikkeamien havaitsemisessa.

Keskeisiä klusterointimalleja ovat k-means-algoritmi, DBSCAN ja hierarkkinen klusterointi. K-means pyrkii jakamaan datan k ennalta määrättyyn määrään klustereita etsimällä klusterikeskuksia eli sentroideja. DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) puolestaan tunnistaa klustereita tiheyden perusteella ja pystyy käsittelemään erimuotoisia klustereita sekä tunnistamaan kohinaa. Hierarkkinen klusterointi rakentaa klusterihierarkian, joka voidaan esittää dendrogrammina, ja jakaa datan joko yhdistämällä pienempiä klustereita toisiinsa (agglomeratiivinen) tai jakamalla suuria klustereita pienempiin (divisiivinen).

Klusterointimallien valinta riippuu datan luonteesta ja analyysin tavoitteista. Mallien suorituskykyä arvioidaan usein sisäisten mittareiden avulla, jotka mittaavat klustereiden koheesiota ja erillisyyttä. Klusterointi on monitieteinen menetelmä, jota sovelletaan laajasti niin kaupallisilla kuin tieteellisilläkin aloilla.