pienryhmäanalyysimenetelmiä

Pienryhmäanalyysimenetelmät ovat joukko tilastollisia ja matemaattisia tekniikoita, joita käytetään datan jakamiseen samanlaisiin pienempiin ryhmiin eli klustereihin. Tavoitteena on löytää luonnollisia ryhmittymiä datasta, jolloin samankaltaiset havainnot sijoitetaan samaan ryhmään ja erilaiset havainnot eri ryhmiin. Nämä menetelmät ovat hyödyllisiä silloin, kun ryhmiä ei tunneta etukäteen ja dataa halutaan ymmärtää paremmin sen rakenteen perusteella.

Yksi yleisimmistä pienryhmäanalyysimenetelmistä on k-means -algoritmi. K-means pyrkii jakamaan datapisteet K määrättyyn klusteriin siten, että kunkin datapisteen etäisyys sen klusterin keskipisteeseen on mahdollisimman pieni. Algoritmi toimii iteratiivisesti: ensin valitaan satunnaisesti K klusterikeskusta, sitten jokainen datapiste liitetään lähimpään keskukseen, ja lopuksi keskukset lasketaan uudelleen liitettyjen pisteiden perusteella. Tätä prosessia toistetaan, kunnes keskukset eivät enää juurikaan muutu.

Toinen merkittävä lähestymistapa on hierarkkinen pienryhmäanalyysi. Tämä menetelmä rakentaa klustereiden hierarkkisen rakenteen, joka voidaan esittää dendrogrammina. Hierarkkisia menetelmiä on kahta päätyyppiä: yhdistäviä (agglomeratiivisia) ja jakavia (divisiivisiä). Yhdistävät menetelmät aloittavat jokaisesta datapisteestä omana klusterinaan ja yhdistävät vähitellen lähimpiä klustereita, kunnes kaikki pisteet ovat yhdessä suuressa klusterissa. Jakavat menetelmät puolestaan aloittavat yhtenä suurena klusterina ja jakavat sitä jatkuvasti pienempiin osiin.

Pienryhmäanalyysin sovellusalueita on lukuisia. Sitä käytetään esimerkiksi markkinatutkimuksessa asiakassegmenttien tunnistamiseen, bioinformatiikassa geenien ryhmittelyyn, kuvankäsittelyssä kuvien segmentointiin ja sosiaalisten verkostojen analyysissä yhteisöjen löytämiseen. Menetelmän valinta riippuu datan luonteesta, tutkimuskysymyksestä ja halutusta klustereiden määrästä.