Was versteht man unter Clustering?
Der Begriff "Clustering" bezeichnet die Gruppierung von Daten oder Objekten in Untermengen (Cluster), wobei jedes Cluster ähnliche Merkmale aufweist und sich von anderen Clustern unterscheidet. Diese Methode wird verwendet, um natürliche Gruppierungen oder Muster in großen Datenmengen zu identifizieren, ohne dass die genaue Zuordnung der Daten zu bestimmten Kategorien im Voraus bekannt sein muss.
Typische Softwarefunktionen im Bereich "Clustering":
- Clusteranalyse: Identifikation von Gruppen von ähnlichen Datenpunkten basierend auf statistischen oder algorithmischen Methoden.
- Visualisierung: Grafische Darstellung der Clusterstrukturen zur leichteren Interpretation.
- Parametrische und nicht-parametrische Methoden: Anwendung von verschiedenen Cluster-Algorithmen je nach Datentyp und Anwendungsfall.
- Feature Selection: Auswahl relevanter Merkmale für die Clusterbildung.
- Automatisierte Clusterbildung: Algorithmen, die automatisch Cluster in Daten identifizieren und erstellen können.
- Validierung von Clustern: Bewertung der Qualität der Clusterbildung und deren Relevanz für die Analyse.
- Integration mit Analysewerkzeugen: Verknüpfung mit anderen Analysewerkzeugen zur weiteren Auswertung der Clusterergebnisse.
Beispiele für „Clustering“:
- Kundensegmentierung: Einteilung von Kunden in Gruppen basierend auf ihrem Kaufverhalten und Präferenzen.
- Medizinische Diagnose: Klassifizierung von Patientendaten in Gruppen mit ähnlichen Symptomen zur Unterstützung der Diagnose.
- Marktforschung: Identifizierung von Marktsegmenten mit ähnlichen Einstellungen und Verhaltensweisen.
- Bildverarbeitung: Gruppierung ähnlicher Bildregionen zur Objekterkennung und -segmentierung.
- Anomalieerkennung: Identifizierung von Ausreißern oder ungewöhnlichen Mustern in Daten.
