Clustering

Clustering ist ein Verfahren im Bereich des maschinellen Lernens, bei dem ähnliche Datenpunkte automatisch zu Gruppen, sogenannten Clustern, zusammengefasst werden.

Stell dir vor …

Stell dir vor, du hast eine große Sammlung von Büchern unterschiedlichster Genres und Themen. Clustering wäre wie das Einteilen dieser Bücher in Gruppen, wobei ähnliche Bücher zusammenkommen – Krimis in einem Cluster, Science-Fiction in einem anderen und so weiter. Dabei weißt du anfangs nicht, welche Genres du hast oder wie viele Gruppen du bilden wirst.

In der Praxis messen Algorithmen die Ähnlichkeiten oder Distanzen zwischen Datenpunkten, um sie in diese Gruppen einzuteilen. Jedes Cluster enthält Datenpunkte, die zueinander ähnlicher sind als zu denen in anderen Clustern. Diese Methode wird ohne vorherige Kenntnisse über die Gruppierung der Daten angewendet, was sie von anderen Methoden wie der Klassifikation unterscheidet.

Beispiel

Clustering wird in vielen Bereichen eingesetzt, wie in der Marktforschung, um Kundensegmente zu identifizieren, in der medizinischen Diagnose, um ähnliche Patientenprofile zu gruppieren, in der Bildverarbeitung zur Objekterkennung oder in der sozialen Netzwerkanalyse, um Gemeinschaften zu identifizieren.

Durch Clustering können komplexe Daten organisiert, Muster erkannt und wertvolle Einblicke gewonnen werden, die für die Entscheidungsfindung und Strategieentwicklung in verschiedenen Bereichen hilfreich sind.