Was ist K-means Clustering

K-means Clustering ist ein beliebter Algorithmus des unüberwachten Lernens, der verwendet wird, um Datenpunkte in K verschiedene Cluster zu gruppieren. Jedes Cluster wird durch seinen Schwerpunkt definiert, der der Durchschnitt der den Cluster zugewiesenen Punkte ist. Der Algorithmus weist die Datenpunkte iterativ dem nächstgelegenen Schwerpunkt zu und berechnet die Schwerpunkte erneut, bis eine Konvergenz erreicht ist.

Der Prozess beginnt mit der zufälligen Auswahl von K initialen Schwerpunkten. Jeder Datenpunkt wird dann dem Cluster zugewiesen, das durch den nächstgelegenen Schwerpunkt dargestellt wird. Nachdem alle Punkte zugewiesen wurden, werden die Schwerpunkte aktualisiert, indem der Durchschnitt aller Punkte in jedem Cluster berechnet wird. Dieser Prozess wird wiederholt, bis die Schwerpunkte sich nicht signifikant ändern oder eine maximale Anzahl von Iterationen erreicht ist.

K-means wird in verschiedenen Bereichen wie Marktsegmentierung, Analyse sozialer Netzwerke und Bildverarbeitung weit verbreitet eingesetzt. Es hat jedoch Einschränkungen, wie z. B. die Empfindlichkeit gegenüber der anfänglichen Platzierung der Schwerpunkte und die Schwierigkeit, nicht kugelförmige Cluster zu handhaben. Mit zunehmenden Datenmengen könnte K-means durch die Kombination mit anderen Algorithmen weiterentwickelt werden, um robustere Clusterlösungen zu bilden.