Was Ist Einzigartig an der Clusteranalyse?

Clustering ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem das Modell auf unbeschrifteten Daten ohne vordefinierte Zielvariable oder korrektem Output trainiert wird (es wird unüberwachtes Lernen genannt). Das Ziel ist es, verborgene Muster oder Strukturen in den Daten zu identifizieren, ohne vorherige Kenntnisse über den Output zu haben.
Dadurch ändert sich auch der Ansatz des Lernens: Beim überwachten Lernen müssen wir den Unterschied zwischen dem vorhergesagten Wert und dem tatsächlichen Wert (Label) minimieren, während wir beim unüberwachten Lernen bestimmen müssen, welche Funktion wir minimieren werden, um ein spezifisches Problem zu lösen (es kann Kreuzentropie sein, wenn mit Bildern gearbeitet wird, verschiedene Arten von mathematischen Normen für die Arbeit mit numerischen Daten, Dichte bei der Verwendung statistischer Methoden, etc.).
Einfach gesagt, müssen wir wählen, nach welchen Kriterien wir Objekte als nahe beieinander liegend betrachten für das Clustering. In den meisten Algorithmen wird hierfür die übliche euklidische Distanz verwendet:

Auch werden oft intra-cluster (die Distanz zwischen einem Datenpunkt und dem Cluster-Zentrum innerhalb eines Clusters) und inter-cluster (die Distanz zwischen den Datenpunkten in verschiedenen Clustern) Distanzen verwendet: Je kleiner die intra-cluster und je größer die inter-cluster Distanz, desto besser hat unser Algorithmus die Clustering-Aufgabe bewältigt.

Nun, lassen Sie uns die Vor- und Nachteile des Clustering diskutieren.

Vorteile:

• Clustering hilft, maschinelle Lernprobleme zu lösen, ohne dass wir Daten kennzeichnen müssen, was zeitaufwändig sein kann;
• Clustering-Algorithmen können uns helfen, die Datenqualität zu verbessern, indem sie Ausreißer erkennen, Daten dimensionieren und Merkmale entwickeln;
• Clustering kann uns helfen, wertvolle Muster und Erkenntnisse in unseren Daten zu identifizieren;
• Clustering-Algorithmen können mit Daten arbeiten, die keinem konsistenten Muster über die Zeit folgen.

Nachteile:

• Clustering kann teuer sein, da es menschliche Experten erfordern kann, die Muster zu interpretieren und mit Fachwissen zu verbinden;
• es gibt keine Garantie, dass Clustering nützliche Ergebnisse liefert, da wir keine gekennzeichneten Daten haben, um die Ergebnisse zu validieren;
• die Genauigkeit der Clustering-Ergebnisse kann je nach verwendeter Methode variieren.