Συσταδοποίηση

Αλγόριθμοι συσταδοποίησης

Υπάρχει ένα μεγάλο πλήθος από αλγόριθμους συσταδοποίησης που έχουν προταθεί και ο καθένας τους βασίζεται σε διαφορετική φιλοσοφία. Σχεδόν όλοι τους δέχονται ένα σύνολο παραμέτρων που μπορεί να είναι το πλήθος των ομάδων, διανύσματα αρχικοποίησης που απαιτούνται από τον αλγόριθμο κάποιες υποθέσεις για την πυκνότητα των διανυσμάτων στο χώρο και άλλες διάφορες παραμέτρους. Διαφοροποιώντας αυτές τις παραμέτρους προκύπτει ένα σύνολο από αλγόριθμους σε κάθε βασική κατηγορία.

Εφαρμογές

Η συσταδοποίηση ως έννοια είναι σημαντική όχι μόνο σε πολλές επιστήμες όπως η κοινωνιολογία, η βιολογία και η στατιστική, αλλά και σε πολλούς τομείς της πληροφορικής όπως η αναγνώριση προτύπων, η εξόρυξη γνώσης, η ανάκτηση δεδομένων, η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση. Επίσης όσον αφορά την επεξεργασία δεδομένων η συσταδοποίηση μπορεί να συμβάλει στην μείωση των δεδομένων, στην παραγωγή και έλεγχο μίας υπόθεσης και στην πραγματοποίηση μίας πρόβλεψης βασισμένη στις συστάδες. Όλα αυτά ουσιαστικά αναφέρονται και ορίζουν το ίδιο πρόβλημα με διαφορετική γλώσσα ορισμού. Τα τελευταία χρόνια οι τομείς αυτοί αποκτούν όλο και περισσότερο ενδιαφέρον καθιστώντας έτσι την συσταδοποίηση αντικείμενο εντατικής έρευνας.
Για παράδειγμα στην ανάκτηση δεδομένων πέρα από το αποθηκευτικό κέρδος που μπορεί να αποφέρει η συσταδοποίηση η έννοια εφαρμόζεται ξεκάθαρα από μηχανές αναζήτησης yippy.com. Εδώ ζητάτε να ομαδοποιηθούν τα έγγραφα απάντησης D ενός ερωτήματος q του χρήστη. Οι μηχανές αναζήτησης δίνουν και μία οπτικοποίηση  της συσταδοποίησης, με την έννοια ότι τα έγγραφα απάντησης D μπορεί να αναπαρασταθούν γραφικά.
Σε ένα σύστημα αναγνώρισης προτύπων η συσταδοποίηση μαζί με την κατηγοριοποίηση αποτελούν της δύο βασικές διαδικασίες που πρέπει να ενσωματώνει ένα τέτοιο σύστημα. Το σύστημα αυτό μπορεί να είναι ένα σύστημα αυθεντικοποίησης-ταυτοποίησης μέσω ομιλίας (αναγνώριση ομιλητή), ένα σύστημα αναγνώρισης εικόνων.
 Στην μείωση των δεδομένων η συσταδοποίηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί με σκοπό την συμπίεση των δεδομένων. Στην περίπτωση δηλαδή ενός μεγάλου συνόλου δεδομένων, η συσταδοποίηση δύναται αρχικά να το τμηματοποιείσει σε συστάδες, και ύστερα να επεξεργαστεί τους αντιπροσώπους των συστάδων, αντί τα δεδομένα ξεχωριστά.
 Στην παραγωγή υπόθεσης η συσταδοποίηση εφαρμόζεται, με σκοπό την διαπίστωση τυχόν υποθέσεων που μπορεί να προκύψουν μετά από την επεξεργασία ενός συνόλου δεδομένων. Για παράδειγμα, είναι δυνατό να βρεθούν δύο μεγάλες συστάδες πελατών, με βάση την ηλικία τους και την χρονική στιγμή που κάνουν τις αγορές τους. Έτσι, μπορούμε να διαπιστώσουμε ότι λ.χ. «οι νέοι προτιμούν να κάνουν τα ψώνια τους τις βραδυνές ώρες», ενώ «οι μεγαλύτεροι σε ηλικία κάνουν τα ψώνια τους κυρίως τις πρωινές ώρες».
 Στον έλεγχο υπόθεσης μπορεί να χρησιμοποιηθεί η ανάλυση συστάδων για την εξακρίβωση και την αξιολόγηση μίας υπόθεσης. Για παράδειγμα, εάν θέλουμε να εξετάσουμε την υπόθεση «οι μεγαλύτεροι σε ηλικία κάνουν τα ψώνια τους κυρίως τις πρωινές ώρες», πρέπει να συλλέξουμε ένα αντιπροσωπευτικό σύνολο καταστημάτων, τα οποία διθέτουν στοιχεία των πελατών τους. Άν το αποτέλεσμα της συσταδοποίησης είναι η υπόθεση «οι μεγαλύτεροι σε ηλικία κάνουν τα ψώνια τους κυρίως τις πρωινές ώρες», τότε η υπόθεση επαληθεύεται και από την ανάλυση συστάδων.
Και τέλος, μία πρόβλεψη βασισμένη σε συστάδες υλοποιείται με την εφαρμογή της συσταδοποίησης , όπου οι συστάδες που προκύπτουν, χαρακτηρίζονται από τα χαρακτηριστικά των προτύπων που ανήκουν σε αυτές τις συστάδες. Αυτά τα πρότυπα μπορούν αργότερα να ταξινομηθούν στις προσδιοριζόμενες συστάδες με βάση την ομοιότητά τους στα χαρακτηριστικά των συστάδων.Κατά συνέπεια, προκύπτει χρήσιμη γνώση από τα δεδομένα. Παραδείγματος χάριν, εφαρμόζουμε την διαδικασία της συσταδοποίησης σε ένα σύνολο δεδομένων που αφορά ασθενείς μιας συγκεκριμένης νόσου. Το επιθυμητό αποτέλεσμα θα είναι συστάδες ασθενών με βάση την αντίδρασή τους στα ίδια φάρμακα. Έτσι, είναι δυνατό για έναν νέο ασθενή να κατηγοριοποιηθεί στην κατάλληλη συστάδα και να πάρει την σωστή φαρμακευτική αγωγή.
Το πλήθος των δεδομένων που κυκλοφορούν στο διαδίκτυο είναι τεράστιο. Η γνώση που μπορεί να αντλήσουμε από αυτή την ψηφιακή πληροφορία προσφέρει ικανότητα για παροχή διάφορων υπηρεσιών που διαφορετικά δεν θα μπορούσαμε. Βέβαια η ικανότητα αυτή κατακτάται μέσω της εξόρυξης γνώσης, ενός τομέα που προσπαθεί να δημιουργήσει διαδικασίες έτσι ώστε η άντληση της γνώσης αυτής να γίνει αυτόματα.
Επίσης η συσταδοποίηση μπορεί να συμβάλει στην μείωση των δεδομένων, στην παραγωγή και έλεγχο μίας υπόθεσης και στην πραγματοποίηση μίας πρόβλεψης βασισμένη στις συστάδες.