Was ist Cluster-Analyse?
Cluster-Analyse ist eine Technik der Datenanalyse, die dazu dient, ähnliche Elemente in einem Datensatz zu identifizieren und zusammen in Gruppen oder Clustern zu organisieren. Mit dieser Technik können Daten in ähnliche Gruppen unterteilt werden, die dann miteinander verglichen werden können.
Wie funktioniert die Cluster-Analyse?
Die Cluster-Analyse ist eine Technik der unsupervised learning. Es werden keine vorgegebenen Kategorien verwendet, sondern die Daten werden aufgrund ihrer Ähnlichkeiten gruppiert. Es werden verschiedene Methoden zur Bestimmung der Ähnlichkeit verwendet, z.B. die Distanz- oder die Hierarchische Clusteranalyse.
Beispiele für Cluster-Analysen
Cluster-Analysen können in vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, einschließlich:
- Marktforschung, um Verbraucher in Gruppen zu unterteilen
- Wirtschaftsanalyse, um Unternehmen und Branchen in Gruppen zu unterteilen
- Bilderkennung, um Bilder in Gruppen zu unterteilen
- Medizin, um Krankheiten nach ähnlichen Symptomen zu gruppieren
Fazit
Cluster-Analysen sind eine vielseitige und mächtige Technik der Datenanalyse, die in vielen Bereichen eingesetzt werden kann. Sie kann verwendet werden, um ähnliche Elemente in einem Datensatz zu identifizieren und in Gruppen zu organisieren, um Vergleiche anzustellen und Trends zu erkennen.
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