ryhmittelyanalyysia

Ryhmittelyanalyysi, eli klusterianalyysi, on tilastollinen menetelmä, jonka avulla dataa voidaan jakaa samankaltaisiin ryhmiin. Tavoitteena on löytää luonnollisia ryhmittymiä eli klustereita datajoukon sisällä siten, että saman klusterin jäsenet ovat mahdollisimman samankaltaisia ja eri klusterien jäsenet mahdollisimman erilaisia. Ryhmittelyanalyysi on usein etsivää eli exploratiivista datan analyysia, eikä se edellytä ennalta määriteltyjä luokkia.

Menetelmää käytetään monilla eri aloilla. Esimerkiksi markkinoinnissa ryhmittelyanalyysia voidaan hyödyntää asiakassegmentoinnissa, jotta voidaan tunnistaa erilaisia asiakasryhmiä ja kohdentaa markkinointitoimenpiteitä tehokkaammin. Biologiassa sitä voidaan käyttää esimerkiksi organismien luokitteluun tai geenien toiminnan ymmärtämiseen. Kuvankäsittelyssä ryhmittelyä voidaan käyttää kuvien segmentointiin tai värinkorjaukseen.

Ryhmittelyanalyysiin on olemassa useita erilaisia algoritmeja ja lähestymistapoja. Yleisiä menetelmiä ovat hierarkkinen klusterointi, joka rakentaa puurakenteen klustereista, ja ositusklointimenetelmät, kuten K-means, jotka jakavat datan ennalta määrättyyn määrään klustereita. Menetelmän valinta riippuu datan luonteesta ja analyysin tavoitteista. Klusterointi arvioidaan usein sen perusteella, kuinka hyvin se selittää datan variaatiota ja kuinka hyvin erottuvat eri klusterit.