Klusteranalyse bezeichnet eine Methode der explorativen Datenanalyse, die dazu dient, Datenpunkte oder Objekte in Gruppen (sogenannte Cluster) einzuteilen, die sich in bestimmten Merkmalen ähneln. Im Bereich des Maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz wird die Klusteranalyse häufig im Rahmen des unüberwachten Lernens eingesetzt, da sie keine vorherige Kenntnis der Klassen oder Zugehörigkeiten der Daten erfordert.
Die Klusteranalyse ist besonders nützlich, um Muster und Strukturen in großen Datensätzen zu erkennen, die nicht sofort offensichtlich sind. Sie wird in vielen Anwendungsbereichen eingesetzt, wie z.B. der Kundensegmentierung, der Bilderkennung, der Genexpressionsanalyse oder der Betrugsbekämpfung. Durch die Gruppierung von Datenpunkten können Unternehmen beispielsweise Kunden mit ähnlichen Kaufverhaltensweisen identifizieren oder potenzielle Risikofaktoren erkennen.
Die Durchführung einer Klusteranalyse umfasst in der Regel mehrere Schritte: Zunächst wird der Datensatz aufbereitet, was die Reinigung und Normalisierung der Daten einschließt. Anschließend wird ein geeignetes Clustering-Algorithmus ausgewählt, wie beispielsweise K-Means, Hierarchisches Clustering oder DBSCAN. Nach der Anwendung des Algorithmus werden die generierten Cluster evaluiert, um ihre Qualität und Relevanz zu bestätigen. Schließlich erfolgt die Interpretation der Ergebnisse, um daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Die Klusteranalyse ist ein leistungsfähiges Werkzeug, um komplexe Datenmengen zu strukturieren und neue Einblicke zu gewinnen. Sie hilft Unternehmen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.