ryhmittelymenetelmät

Ryhmittelymenetelmät, also known as clustering methods, are unsupervised machine learning techniques used to group similar data points together into clusters. The primary goal is to discover underlying patterns and structures within a dataset without prior knowledge of the group assignments. These methods aim to maximize intra-cluster similarity while minimizing inter-cluster similarity.

Common ryhmittelymenetelmät include k-means, hierarchical clustering, and DBSCAN. K-means is an iterative algorithm that partitions data into k predefined clusters by minimizing the variance within each cluster. Hierarchical clustering builds a tree-like structure of clusters, allowing for different levels of granularity. DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) identifies clusters based on the density of data points, effectively handling clusters of arbitrary shapes and identifying outliers.

Ryhmittelymenetelmiä käytetään laajalti eri aloilla, kuten asiakassegmentoinnissa, kuvankäsittelyssä, tekstianalyysissä ja biologisessa datan analyysissä. Valitun menetelmän tehokkuus riippuu datan ominaisuuksista ja tavoitellusta lopputuloksesta. Menetelmien arvioinnissa käytetään usein sisäisiä mittareita, kuten siluettikerrointa, jotka mittaavat klustereiden kompaktiutta ja erottuvuutta.