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Glossar

Clustering

Was ist Clustering?

Clustering ist ein Verfahren des unüberwachten Lernens, das Datenpunkte ohne vorgegebene Kategorien anhand ihrer Ähnlichkeit in Gruppen einteilt. So werden Muster sichtbar, die vorher niemand benannt hat – etwa Kundensegmente mit ähnlichem Kaufverhalten. Bei Texten hilft Clustering, Hunderte Kundenanfragen nach Themen wie Lieferung, Rechnung oder Reklamation zu ordnen und Schwerpunkte zu erkennen.

So hilft KI.ordo

KI.ordo enthält eine Vorlage, die eine Liste von Anfragen in drei bis acht Themengruppen mit Anzahl, Beispielen und Empfehlung ordnet.

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Themen

  • unüberwachtes Lernen
  • Gruppierung
  • Datenanalyse

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Verwandte Begriffe

K-Means-Clustering

K-Means ist ein Verfahren des unüberwachten Lernens, das Datenpunkte in eine vorab festgelegte Zahl k von Gruppen einteilt. Es weist jeden Punkt dem nächstgelegenen Gruppenmittelpunkt zu und verschiebt diese Mittelpunkte so lange, bis sich die Zuordnung kaum noch ändert. Das Verfahren ist schnell und verständlich, setzt aber eine sinnvolle Wahl von k und vergleichbar skalierte Merkmale voraus. Beispiel: Kunden nach Kaufhäufigkeit und Warenkorbwert gruppieren.

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Vorlage

Unüberwachtes Lernen

Beim unüberwachten Lernen (Unsupervised Learning) erhält ein Modell Daten ohne vorgegebene richtige Antworten und sucht selbstständig nach Strukturen. Typische Verfahren sind Clustering, das ähnliche Datensätze gruppiert, und Dimensionsreduktion, die viele Merkmale auf wenige wesentliche verdichtet. Unternehmen nutzen das etwa, um Kundengruppen zu entdecken oder ungewöhnliche Transaktionen aufzuspüren; die gefundenen Gruppen müssen anschließend fachlich gedeutet werden.

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Dimensionsreduktion

Dimensionsreduktion verringert die Zahl der Merkmale eines Datensatzes, ohne die wesentlichen Informationen zu verlieren. Bekannte Verfahren sind die Hauptkomponentenanalyse (PCA) sowie t-SNE und UMAP, die oft zur Visualisierung dienen. Das beschleunigt Berechnungen, senkt das Risiko der Überanpassung und macht Daten anschaulich – etwa wenn Hunderte Kundenmerkmale auf eine zweidimensionale Karte gebracht werden, auf der ähnliche Kunden nah beieinanderliegen.

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Textklassifikation

Textklassifikation ordnet Texte automatisch vorgegebenen Kategorien zu, etwa E-Mails nach Anliegen, Bewertungen nach Stimmung oder Dokumente nach Thema. Früher wurden dafür eigene Modelle mit markierten Beispielen trainiert; heute können große Sprachmodelle viele Kategorien schon anhand einer Beschreibung zuordnen. So lassen sich Anfragen vorsortieren und schneller an die richtige Stelle weiterleiten.

  • NLP
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