patroonanalyse

Patroonanalyse is het proces van het identificeren en interpreteren van regelmatige structuren of patronen in data, signalen of processen. Het gaat zowel om het opsporen van herhalende verschijnselen als om het verklaren van onderliggende structuren. In de literatuur onderscheidt men vaak patroonherkenning (het herkennen van bekende patronen in nieuwe gegevens) van patroonontdekking (het vinden van onbekende patronen in grote datasets).

Patroonanalyse maakt gebruik van statistische methoden en machine learning. Technieken omvatten tijdreeksenanalyse, clustering, classificatie en regressie, evenals sequentie- en motifontdekking. Voor patroonontdekking komen algoritmen voor frequente patronen en associatieregels aan bod, naast sequentie-mining en motif discovery. Patroonherkenning wordt doorgaans toegepast met modellen zoals neurale netwerken, support vector machines en beslissingsbomen, vaak in combinatie met analyse van tijdreeksen, tekst of beelden. Daarnaast spelen signaalverwerkingstechnieken zoals Fourier-transformatie en wavelets een rol bij patronen in niet-gestationaire data.

Data die aan patroonanalyse ten grondslag liggen kunnen gestructureerd, semi-gestructureerd of ongestructureerd zijn. Voorbereiding omvat datareiniging, normalisatie, feature-extractie en dimensionale reductie (bijvoorbeeld PCA). Validatie van gevonden patronen gebeurt via kruisvalidering, significantietesten en domeinspecifieke evaluatie.

Toepassingen bevinden zich in financiën (fraudem detectie, patroonbewegingen), gezondheidszorg (analyse van patiëntdata), productie en kwaliteitsborging, telecommunicatie, tekst- en beeldanalyse en analyse van consumentengedrag. Naast technische uitdagingen zoals ruis, variabiliteit en hoge dimensionaliteit spelen ook ethische en privacy-overwegingen een rol in de toepassing van patroonanalyse. Een typische workflow omvat dataverzameling, preprocessing, patroonontdekking of -herkenning, interpretatie en validatie, gevolgd door implementatie in operationele systemen.