analiza skupień

Grupowanie (analiza skupień, klasteryzacja) (ang. data clustering) – metoda tzw. klasyfikacji bez nadzoru (ang. unsupervised learning). Jest to metoda dokonująca grupowania elementów we względnie jednorodne klasy. Podstawą grupowania w większości algorytmów jest podobieństwo pomiędzy elementami – wyrażone przy pomocy funkcji (metryki) podobieństwa. Poprzez grupowanie można również rozwiązać problemy z gatunku odkrywania struktury w danych oraz dokonywanie uogólniania. Grupowanie polega na wyodrębnianiu grup (klas, podzbiorów). Wybrane cele dokonywania grupowania są następujące: * uzyskanie jednorodnych przedmiotów badania, ułatwiających wyodrębnienie ich zasadniczych cech, * zredukowanie dużej liczby danych pierwotnych do kilku podstawowych kategorii, które mogą być traktowane jako przedmioty dalszej analizy, * zmniejszenie nakładu pracy i czasu analiz, których przedmiotem będzie uzyskanie klasyfikacji obiektów typowych, * odkrycie nieznanej struktury analizowanych danych, * porównywanie obiektów wielocechowych. Pionierem analizy skupień był psycholog Robert Tryon.