Klustering bezeichnet im Bereich des Maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz eine Methode zur Gruppierung von Datenpunkten oder Objekten in Cluster, wobei ähnliche Elemente innerhalb eines Clusters zusammengefasst werden. Dieser Prozess erfolgt in der Regel ohne vorherige Kenntnis der Klassen oder Zugehörigkeiten der Daten, was ihn zu einer Technik des unüberwachten Lernens macht.
Die Anwendung von Klustering ist vielfältig und umfasst unter anderem die Kundensegmentierung, die Bilderkennung sowie die Anomalieerkennung. Durch die Gruppierung von Daten können Muster und Strukturen aufgedeckt werden, die auf herkömmliche Weise schwer zu erkennen wären. Ein häufig verwendetes Verfahren hierbei ist das K-Means-Verfahren, bei dem die Daten in vordefinierte Cluster unterteilt werden. Andere Algorithmen wie hierarchisches Klustering oder DBSCAN bieten ebenfalls unterschiedliche Ansätze zur Gruppierung von Daten.
Klustering ist besonders nützlich, um komplexe Datensätze zu analysieren und Entscheidungen auf Basis dieser Analysen zu treffen. Es ermöglicht beispielsweise die Identifizierung von Kundengruppen mit ähnlichen Kaufverhaltensweisen oder die Klassifizierung von Bildern in verschiedene Kategorien. Durch die Verwendung von Klustering können Unternehmen ihre Daten besser verstehen und gezielte Maßnahmen einleiten, um ihre Ziele zu erreichen.
Zusammenfassend ist Klustering eine wichtige Technik im Bereich der künstlichen Intelligenz, die es ermöglicht, Daten zu gruppieren und verborgene Muster zu entdecken. Diese Fähigkeit macht es zu einem unverzichtbaren Werkzeug in vielen Anwendungsgebieten, von der Geschäftsanalyse bis hin zur Forschung.