klusterointiprosessiin

Klusterointiprosessiin viittaa yleisesti menetelmään, jolla datan pisteitä ryhmitellään samankaltaisuuden perusteella. Tavoitteena on luoda klustereita, joissa saman klusterin jäsenet ovat mahdollisimman samankaltaisia ja eri klusterien jäsenet mahdollisimman erilaisia. Klusterointia käytetään laajasti useilla aloilla, kuten koneoppimisessa, datan louhinnassa, kuvankäsittelyssä ja markkinatutkimuksessa. Prosessiin kuuluu tyypillisesti useita vaiheita. Ensimmäinen vaihe on datan esikäsittely, jossa poistetaan kohinaa, käsitellään puuttuvia arvoja ja skaalataan dataa tarvittaessa. Tämän jälkeen valitaan sopiva klusterointialgoritmi. Yleisiä algoritmeja ovat K-means, hierarkkinen klusterointi ja DBSCAN. Algoritmin valinta riippuu datan luonteesta ja tavoitellusta klusterien muodosta. Seuraavaksi suoritetaan itse klusterointi, jossa algoritmi määrittää datan pisteiden kuulumisen eri klustereihin. Lopuksi tulokset arvioidaan ja visualisoidaan, jotta voidaan ymmärtää muodostuneiden klusterien ominaisuuksia ja niiden merkitystä. Arvioinnissa voidaan käyttää erilaisia mittareita, kuten siluettikerrointa. Klusterointiprosessin tehokkuus ja luotettavuus riippuvat valittujen menetelmien ja parametrien soveltuvuudesta kyseiseen dataan.