Clustering-Algorithmen sind Verfahren im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenanalyse, die dazu dienen, Datensätze in Gruppen (Cluster) zu unterteilen. Ziel ist es, dass die Datenpunkte innerhalb eines Clusters möglichst ähnliche Eigenschaften aufweisen, während Datenpunkte aus verschiedenen Clustern möglichst unterschiedlich sein sollen.
Diese Algorithmen finden Anwendung in vielen Bereichen, beispielsweise in der Marktforschung zur Kundensegmentierung, in der Bioinformatik zur Genklassifikation oder in der Bild- und Spracherkennung. Es gibt verschiedene Arten von Clustering-Methoden, darunter:
- K-Means-Clustering: Ein Algorithmus, der versucht, die Datenpunkte in K vordefinierte Cluster zu teilen. Dabei wird die Varianz innerhalb der Cluster minimiert.
- Hierarchisches Clustering: Erstellt eine Baumstruktur von Clustern, die als Dendrogramm visualisiert wird. Diese Methode ist nützlich, um Beziehungen zwischen den Clustern zu verstehen.
- DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): Findet Cluster unterschiedlicher Formen und Größen basierend auf der Dichte der Datenpunkte.
- Mean-Shift-Clustering: Basierend auf der Dichteschätzung der Datenpunkte verschiebt dieser Algorithmus die Clusterzentren zur höchsten Dichte in einem Datensatz.
- Spectral Clustering: Nutzt die Eigenwerte (Spektrum) einer Ähnlichkeitsmatrix der Daten, um eine Dimensionalitätsreduktion für das Clustering in einem niedrigeren Raum durchzuführen.
Clustering-Algorithmen sind ein zentraler Bestandteil des unüberwachten Lernens, da sie keine vorherigen Kenntnisse über die Gruppenzugehörigkeit der Daten benötigen. Sie sind leistungsfähige Werkzeuge zur Mustererkennung und zur Entdeckung von Strukturen in Daten.
