Clustering Algorithmen

Clustering-Algorithmen sind Techniken im Bereich des maschinellen Lernens, die dazu dienen, ähnliche Datenpunkte in Gruppen zu organisieren. Ihr Ziel ist es, Muster und Strukturen in Daten zu identifizieren, indem sie diese in aussagekräftige Cluster unterteilen. In diesem Kapitel werden beispielhaft die Algorithmen k-Means, DBSCAN und Mean Shift Clustering vorgestellt. In Abbildung 10 wird veranschaulicht, wie verschiedene Clustering-Algorithmen unterschiedliche Datenverteilungen trennen. Der Plot zeigt, wie verschiedene Clustering-Algorithmen (z. B. K-Means, DBSCAN, und MeanShift Clustering) auf unterschiedlichen Datensätzen performen. K-Means funktioniert gut bei dichten, gehäuften Clustern, während DBSCAN besser bei unregelmäßigen Formen und Rauschen abschneidet. MeanShift Clustering zeigt Flexibilität, aber seine Leistung hängt stark von den Daten ab. Je nach Datenverteilung bevorzugt man daher unterschiedliche Algorithmen, da sie unterschiedliche Stärken und Schwächen aufweisen.

Abbildung 10: Funktionsweise unterschiedlicher Clustering-Algorithmen bei unterschiedlichen Datenansammlungen