Читать книгу Machine Learning – kurz & gut - Oliver Zeigermann - Страница 12

Ein Beispiel sind sogenannte Clustering-Verfahren: Sie nehmen eine automatische Kategorisierung der Daten vor und sortieren sie in zusammenhängende Gruppen bzw. »Klumpen« oder »Haufen« (Cluster). Die Kategorisierung geschieht dabei anhand ähnlicher Eigenschaften. Nehmen wir als Beispiel an, dass wir von einer Gruppe von Hunden die Größe und das Gewicht kennen. Wir nehmen dazu ein Koordinatensystem mit einer x-Achse, auf der wir die Größe auftragen, und einer y-Achse für das Gewicht. Versehen wir nun jeden Hund mit einem Punkt, der seinem Gewicht und seiner Größe entspricht, ergibt sich eine Verteilung der Hunde, wie in Abbildung 1-2 zu sehen.

Abbildung 1-2: Verteilung von Hunden (jeder Punkt ist ein Hund)

Ebenso wie wir als Menschen in der Lage wären, hier Gruppen einzutragen, ohne Ahnung von Hunden zu haben, kann das auch ein Clustering-Verfahren. Erst die Interpretation der Gruppen erfordert wieder menschliches Zutun. Ein mögliches Ergebnis ist in Abbildung 1-3 dargestellt. Andere Clusterungen sind natürlich möglich – das hängt vom jeweiligen Menschen oder Clustering-Verfahren ab.

Als kleine Übung bitten wir dich, den jeweiligen Clustern Interpretationen zu geben. Was für eine Gruppe könnte z.B. die Gruppe ganz rechts unten sein?

Abbildung 1-3: Automatisches Clustering der Hundegruppe (ohne Interpretation)