K-Means ist ein Algorithmus im Bereich des maschinellen Lernens, der zur Clusterbildung, also zur Gruppierung von Datenpunkten, eingesetzt wird. Es handelt sich um einen unsupervised learning Ansatz, was bedeutet, dass das Modell ohne vorher gelabelte Daten auskommt. K-Means ist besonders nützlich, um Muster oder Strukturen in großen Datensätzen zu entdecken.
Der Algorithmus teilt die Daten in K Cluster ein, wobei K die Anzahl der Cluster ist, die der Benutzer vorher festlegt. Jedes Cluster wird durch einen sogenannten Centroiden repräsentiert, der den Mittelpunkt des Clusters darstellt. Die Vorgehensweise des Algorithmus kann in folgende Schritte unterteilt werden:
- Initialisierung: Zuerst werden K anfängliche Centroiden bestimmt. Diese können zufällig ausgewählt oder anhand einer Methode wie K-Means++ festgelegt werden.
- Zuweisung: Jeder Datenpunkt wird dem Cluster zugewiesen, dessen Centroiden ihm am nächsten ist.
- Aktualisierung: Für jedes Cluster wird ein neuer Centroid berechnet, der den Mittelpunkt aller zugeordneten Datenpunkte darstellt.
- Iteration: Die Schritte 2 und 3 werden wiederholt, bis sich die Centroiden nicht mehr ändern oder ein bestimmtes Kriterium erreicht ist.
K-Means ist einfach zu implementieren und effizient, insbesondere für große Datensätze. Allerdings hat der Algorithmus auch einige Einschränkungen. So muss die Anzahl der Cluster K im Voraus festgelegt werden, und der Algorithmus kann Schwierigkeiten haben, mit Ausreißern oder nicht kugelförmigen Clustern umzugehen.
Ein typisches Anwendungsgebiet für K-Means ist die Kundensegmentierung, bei der Unternehmen ihre Kunden auf Basis von Kaufverhalten oder anderen Merkmalen in Gruppen einteilen können. Es ist ein mächtiges Werkzeug, um aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.