Clustering ist eine rechnergestützte Technik, die verwendet wird, um eine Menge von Objekten so zu gruppieren, dass sich die Objekte in derselben Gruppe (Cluster genannt) ähnlicher sind als diejenigen in anderen Gruppen (Clustern). Diese Methode findet in verschiedenen Bereichen breite Anwendung wie maschinelles Lernen, Data Mining, Mustererkennung, Bildanalyse, Informationsretrieval, Bioinformatik und mehr.

Es gibt mehrere Clustering-Methoden, darunter:

• Vektorclustering: Dies beinhaltet das Gruppieren von Datenpunkten in einem mehrdimensionalen Raum basierend auf ihrer Nähe zueinander.
• Datenclustering: Es wird häufig verwendet, um natürliche Gruppierungen innerhalb von Daten zu finden, wie z.B. die Kundensegmentierung im Marketing.
• Automatisches Gaußsches Mischmodell (AGMM): Dieses modelliert die Daten als Mischung mehrerer Gaußscher Verteilungen, die dann verwendet werden können, um Cluster in den Daten zu identifizieren.
• Clusterung von Tiefen Merkmalen: Beinhaltet das Clustern von Daten basierend auf Merkmalen, die mittels tiefen Lernenstechniken extrahiert wurden, was komplexere Muster und Beziehungen innerhalb der Daten erfassen kann.

Einer der Schlüsselalgorithmen, die im Clustering verwendet werden, ist der k-means Algorithmus, der die Daten in k Cluster aufteilt, indem die Varianz innerhalb jedes Clusters minimiert wird.

Clustering spielt eine wesentliche Rolle in der Datenanalyse, indem große Datensätze besser handhabbar und interpretierbar gemacht werden. Es hilft dabei, natürliche Muster und Beziehungen innerhalb der Daten zu identifizieren, was zu fundierteren Entscheidungsfindungen und Vorhersagen führt.