segmentointimenetelmiä

Segmentointimenetelmiä viitataan tekniikoihin, joilla dataa jaetaan osiin tai ryhmiin, jotta sen käsittely, analysointi tai visualisointi helpottuu. Segmentointi on keskeinen käsite monilla aloilla, kuten tietojenkäsittelyssä, tilastotieteessä, kuvankäsittelyssä ja markkinoinnissa. Menetelmät eroavat sovellusalueen ja tarkoituksen mukaan, mutta niillä on yleensä yhteistä, että ne pyrkivät löytämään luonnollisia tai merkityksellisiä rajoja datassa.

Yksi perusmenetelmistä on **päätöspuumallinnus**, jossa data jaetaan rekursiivisesti osiin perusteella, jotka maksimoivat tietyn ominaisuuden (esimerkiksi luokittelun tarkkuuden). Toinen yleinen lähestymistapa on **klusterointi**, jossa samanlaiset datapisteet ryhmitetään automaattisesti ilman etukäteen määriteltyjä luokkia. Klusteroinnin menetelmiä ovat esimerkiksi k-means-klusterointi, hierarkkinen klusterointi ja DBSCAN, joka pystyy tunnistamaan myös epämuodostuneet ryhmät ja äärimmäiset arvot.

Kuvankäsittelyssä segmentointi tarkoittaa yleensä erottamista taustasta tai erilaisten kohteiden erottamista toisistaan. Tähän käytetään usein **rajapintojen havaitsemista** (edge detection) tai **pikselien luokittelua** (pixel classification), kuten koneoppimismenetelmillä, kuten CNN (convolutional neural network) -verkkoilla. Tekstidatan segmentointia varten taas käytetään usein **tokenisaatiota** ja **sananmuodostusta**, joilla teksti jaetaan käsiteltäviin yksiköihin.

Markkinoinnissa segmentointi tarkoittaa asiakasryhmien luomista, joilla on yhteisiä ominaisuuksia, kuten ikä, ostokäyttäytyminen tai sijainti. Tähän käytetään usein tilastollisia menetelmiä tai koneoppimista, kuten regressioanalyysiä tai asiakkaiden profiloimista. Segmentointi helpottaa kohdennettua viestintää ja tuotekehitystä.