K-Means-Clustering ist ein unüberwachter Algorithmus für maschinelles Lernen, der zur Gruppierung von Daten in Clustern verwendet wird. Es handelt sich um eine Art partitionierender Clustering-Algorithmus, der den Datensatz in eine Anzahl von K Clustern unterteilt, wobei jeder Datenpunkt nur zu einem Cluster gehört. Er funktioniert, indem er iterativ die Clusterzentren findet, die die Quersumme innerhalb der Cluster minimieren.
Bei K-Means werden zunächst K Clusterzentren zufällig ausgewählt, die in der Regel als die ersten K Datenpunkte gewählt werden. Dann wird für jeden Datenpunkt der euklidische Abstand zwischen den Punkten und den Clusterzentren berechnet. Der Datenpunkt wird dann dem Cluster zugewiesen, dem er am nächsten liegt. Dieser Vorgang wird so lange wiederholt, bis sich die Clusterzentren nicht mehr ändern.
K-Means hat im Vergleich zu anderen Clustering-Algorithmen mehrere Vorteile. Er ist einfach zu implementieren, effizient und skalierbar. Außerdem erzeugt er Cluster mit hoher Kohäsion und geringer Kopplung. Dies bedeutet, dass die Datenpunkte in einem Cluster einander ähnlich sind, sich aber von den Datenpunkten in anderen Clustern unterscheiden.
4 Nachteile des K-Means-Clustering
K-Means hat einige Einschränkungen. So muss die Anzahl der Cluster im Voraus festgelegt werden, und es kann empfindlich auf Ausreißer reagieren. Außerdem wird davon ausgegangen, dass alle Cluster die gleiche Varianz haben, was nicht in allen Fällen der Fall ist.
K-Means wird in vielen verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter Bildsegmentierung, Marktsegmentierung, Erkennung von Anomalien und Erkennung handschriftlicher Zeichen. Es wird auch zur Identifizierung von Kundensegmenten und zum Clustern von Dokumenten verwendet.
Die Auswahl der richtigen Anzahl von Clustern ist ein wichtiger Schritt im K-means-Algorithmus. Die optimale Anzahl von Clustern hängt von den Daten und der gewünschten Anwendung ab. Als Faustregel gilt, dass die Anzahl der Cluster so gewählt werden sollte, dass die Summe der Quadrate innerhalb der Cluster minimiert wird.
Die anfänglichen Cluster-Zentren spielen beim K-means-Algorithmus eine entscheidende Rolle. Wenn die anfänglichen Zentren schlecht gewählt werden, konvergiert der Algorithmus möglicherweise nie zu einer Lösung. Zu den üblichen Methoden für die Auswahl der Anfangszentren gehören die zufällige Auswahl von Datenpunkten, die Verwendung des k-means++ Algorithmus und die Verwendung von hierarchischem Clustering.
Der K-means-Algorithmus funktioniert durch iterative Optimierung der Cluster-Zentren. Dies geschieht durch die Berechnung der Quadratsumme innerhalb der Cluster und deren Verwendung zur Aktualisierung der Clusterzentren. Zu den gängigen Methoden zur Optimierung der Clusterzentren gehören der Lloyd-Algorithmus, Batch-K-Means und Mini-Batch-K-Means.
K-Means und hierarchisches Clustering sind zwei beliebte Clustering-Algorithmen. Sie gruppieren beide Daten in Clustern, haben aber unterschiedliche Stärken und Schwächen. K-means ist schneller und skalierbarer als hierarchisches Clustering, während hierarchisches Clustering besser in der Lage ist, komplexe Clusterstrukturen zu erfassen.