klusterointimoodelien

Klusterointimoodelit ovat epävalvotun oppimisen algoritmeja, jotka ryhmittävät havainnot klustereihin siten, että saman klusterin jäsenet ovat keskenään mahdollisimman samankaltaisia ja erottuvat muista klustereista. Ne eivät edellytä etukäteen määriteltyä luokitusta, vaan etsivät datasta piilevää rakennetta, kuten segmentointeja, poikkeavuuksien ryhmittelyä tai tiheydelle perustuvia rakenteita.

Keskeisiä klusterointityyppejä ovat partitional-menetelmät, kuten k-means ja k-medoids, hierarchical-menetelmät (agglomeratiivinen ja divisive), density-based menetelmät kuten DBSCAN ja OPTICS sekä grid-based menetelmät kuten STING ja CLIQUE. Mallipohjaiset menetelmät, kuten Gaussian mixture models, olettavat datan koostuvan useiden normaalijakaumien sekoituksesta. Eri tyypit eroavat klustereiden odotetussa muodossa, koolla ja datan tiheydellä sekä käyttävät erilaisia etäisyys- ja sopivuusmittareita.

Klusteroinnin onnistuminen riippuu monista tekijöistä, kuten datan ominaisuuksista, esiprosessoinnista ja valitusta mitta-asteikosta. Monilla menetelmillä lähtötilanteet ja hyperparametrit, kuten klustereiden määrä tai etäisyysrajat, vaikuttavat lopputulokseen. Korkea ulottuvuus voi heikentää tuloksia ja vaatia dimensiosta vähentämistä sekä normalisointia ennen ryhmittelyä.

Arviointi perustuu usein sisäisiin valideerausmittareihin, kuten Silhouette-arvoon, Davies-Bouldin -indeksiin tai Calinski-Harabasz -lukuun, jotka mittaavat klustereiden erottuvuutta ilman ulkoisia luokituksia. Käytännön sovelluksia ovat asiakassegmentointi, genomianalyysi, kuvan ja signaalin käsittely sekä poikkeavuuksien havaitseminen.