Klasteryzacja to proces grupowania podobnych obiektów w klastry. Celem klasteryzacji jest podzielenie danych na grupy tak, aby obiekty w ramach jednego klastra były podobne, a obiekty z różnych klastrów były od siebie maksymalnie różne. Klasteryzacja jest szeroko stosowana w dziedzinach, takich jak: biznes, nauka, technologia i marketing, ponieważ pozwala na lepsze zrozumienie i interpretację danych.
Ważnym elementem klasteryzacji jest wybór odpowiedniej miary podobieństwa. Może to być odległość euklidesowa, kosinusowa lub inna miarą zależna od konkretnych danych i celu analizy.
Warto pamiętać, że klasteryzacja jest tylko jednym ze sposobów analizy danych i nie jest rozwiązaniem uniwersalnym.
Biblioteka scikit-learn (sklearn) w Pythonie zawiera kilka głównych algorytmów klasteryzacji:
- K-średnich (KMeans): Algorytm dzieli dane na klastry, wyznaczając k centroidów i przypisując każdy obiekt do najbliższego centroidu.
- DBSCAN : Algorytm tworzy klastry, wyznaczając obszary o wysokiej gęstości i łącząc je w klastry.
- Gwiazdy (Birch): Algorytm tworzy klastry przez iteracyjne dodawanie obiektów do istniejących klastrów lub tworzenie nowych klastrów.
- Metoda gęstości (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): Algorytm tworzy klastry poprzez wyznaczenie obszarów o wysokiej gęstości i łączenie ich w klastry.
- Skupienia mieszane (Mixture): Algorytm jest odmianą modelu gmms (gaussian mixture models), który umożliwia przypisanie każdemu obiektowi prawdopodobieństwa należenia do każdego z klastrów.
- Affinity Propagation (AffinityPropagation): Algorytm tworzy klastry poprzez wyznaczanie wzajemnego przyciągania pomiędzy obiektami.
- Spectral Clustering (SpectralClustering): Algorytm tworzy klastry poprzez przekształcenie danych do przestrzeni o niższej wymiarowości i klasteryzacji tych danych.
- Metoda skupień Markowa (MarkovClustering): Algorytm tworzy klastry poprzez iteracyjne łączenie obiektów podobnych do siebie.