Mit Unsupervised Learning Daten effizient auswerten

Jan Schäfer

Die Anfänge von Unsupervised Learning – auf Deutsch unüberwachtes Lernen – gehen bis in die 60er Jahre zurück. Damals begannen Unternehmen, Clustering-Algorithmen einzuführen, um ihre Daten zu kategorisieren. In den 90ern kamen dann Methoden wie die Hauptkomponentenanalyse hinzu, die die Analyse der weiter steigenden Datenmengen unterstützte.

Anfang der 2000er zeigte das Aufkommen von Big Data schnell: Die bisherigen Methoden reichen nicht mehr aus, um aus Daten effizient einen echten Mehrwert zu generieren. Vielmehr benötigten Unternehmen Techniken, mit denen sie auch Vorhersagen für ihre Prozesse treffen konnten. In diesem Kontext hat sich KI-basiertes Unsupervised Learning zu einem elementaren Bestandteil der Datenauswertung entwickelt. Wir zeigen Ihnen, wie Unsupervised Learning funktioniert, wie es sich von verwandten Techniken unterscheidet und wie Sie mit Ihrem Unternehmen davon in der Praxis profitieren. 

Das Wichtigste in Kürze

  • Unsupervised Learning erkennt ohne vorherige Anleitung Muster und Strukturen in ungelabelten Daten.
  • Anwendungsgebiete von unüberwachtem Lernen sind unter anderem Natural Language Processing (NLP) und die Qualitätskontrolle.
  • Konfuzio ist Ihr Ansprechpartner für die automatisierte Extraktion und Auswertung ungelabelter Daten aus Dokumenten. Testen Sie die Software jetzt kostenlos!
unsupervised learning definition

Unsupervised Learning – Definition

Unsupervised Learning ist ein Ansatz im Machine Learning, bei dem ein Algorithmus Muster und Strukturen in Daten erkennt – ohne vorherige Anleitung oder Beispiele. Im Gegensatz zum Supervised Learning und Semi-supervised Learning lernen Algorithmen beim unüberwachten Lernen ausschließlich aus ungelabelten Daten – also Daten, die nicht mit Merkmalen, Eigenschaften oder Klassifizierungen gekennzeichnet sind.

Unsupervised Learning versucht, Muster in Eingabedaten erkennen, die sich von strukturlosem Rauschen unterscheiden. Dazu gibt es verschiedene Methoden wie die Clusteranalyse, Assoziationsregeln und die Dimensionalitätsreduktion.

Unternehmen nutzen unüberwachtes Lernen für verschiedene Anwendungsgebiete. So setzen sie es zum Beispiel ein, um ähnliche Gruppen von Datenpunkten zu identifizieren, versteckte Strukturen in Daten zu entdecken und neue Kriterien für Kategorisierungen zu finden. Das bedeutet:

Unsupervised Learning ermöglicht es im geschäftlichen Kontext, Prozesse effizienter zu gestalten und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

In der Praxis kommt die Technik in Bereichen wie der Bilderkennung, der Sprachverarbeitung und der Anomalie-Erkennung zum Einsatz.

Unsupervised Learning vs. Supervised Learning 

Unsupervised Learning und Supervised Learning sind zwei wichtige Ansätze im maschinellen Lernen. Unüberwachtes Lernen konzentriert sich auf das Entdecken von Mustern in Daten, ohne vorherige Anleitung. Dazu benötigt es keine gelabelten Beispiele. Denn: Das Modell erlernt eigenständig Strukturen und Zusammenhänge in den Daten.

Im Gegensatz dazu verwendet Supervised Learning gelabelte Daten, um Vorhersagen zu treffen. Das Modell lernt aus vorhandenen Beispielen und ist so in der Lage, neue, ungelabelte Daten zu klassifizieren oder vorherzusagen. Dafür müssen Unternehmen dem Modell klare Anweisungen in Form von Input-Output-Paaren zur Verfügung stellen.

Ein weiterer Unterschied zwischen Supervised und Unsupervised Learning ist, dass Unternehmen unüberwachtes Lernen für Clustering und Dimensionsreduktion verwenden, während sie überwachtes Lernen hauptsächlich für Klassifikation und Regression einsetzen. Beide Ansätze sind jedoch wertvolle Werkzeuge im maschinellen Lernen, um den Wert von Daten effizient zu nutzen.

Unsupervised Learning vs. Semi-supervised Learning

Unsupervised Learning und Semi-supervised Learning (halbüberwachtes Lernen) sind zwei Paradigmen im maschinellen Lernen, die sich in der Art und Weise unterscheiden, wie sie mit gelabelten und ungelabelten Daten umgehen.

Während beim unüberwachten Lernen Algorithmen ausschließlich aus ungelabelten Daten lernen, verwenden halbüberwachte Lernmethoden sowohl gelabelte als auch ungelabelte Daten.

Das Ziel des halbüberwachten Lernens besteht darin, die Genauigkeit von Vorhersagen zu verbessern, indem es die Muster in ungelabelten Daten nutzt.

Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem alle Daten gelabelt sind, ist das halbüberwachte Lernen nützlich, wenn es schwierig oder teuer ist, eine große Anzahl von gelabelte Daten zu sammeln. Zudem ist es praktisch, wenn die Extraktion relevanter Merkmale von Daten manuell eine Herausforderung ist.

Unsupervised Learning vs. Reinforcement Learning

Unsupervised Learning und Reinforcement Learning (auf Deutsch bestärkendes Lernen) unterscheiden sich in der Art und Weise, wie sie mit gelabelten und ungelabelten Daten umgehen.

Im Gegensatz zum Unsupervised Learning lernen Algorithmen beim Reinforcement Learning durch Interaktion mit ihrer Umgebung. Das Ziel besteht darin, eine optimale Strategie zu finden, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen. Dazu verwendet das bestärkende Lernen ein Belohnungssystem, um den Algorithmus zu trainieren. Das heißt: Für jede richtige Aktion erhält der Algorithmus eine Belohnung und für jede falsche Aktion eine Bestrafung. Reinforcement Learning kommt vor allem in Robotik, Spieltheorie und Automatisierung zum Einsatz.

unsupervised learning methoden

Unsupervised Learning Methoden

Je nach Kontext der Anforderungen setzen Unternehmen auf eine andere Unsupervised Learning Methode. Besonders gängig sind die folgenden 3 Techniken:

Clusteranalyse

Unternehmen nutzen die Clusteranalyse, um natürliche Gruppierungen von Datenpunkten in einem Datensatz zu identifizieren. Dies geschieht aufgrund von Ähnlichkeiten oder Mustern zwischen den Datenpunkten. Die Idee besteht darin, Datenpunkte, die sich in gewisser Weise ähneln, in dasselbe Cluster zu gruppieren, während Datenpunkte mit geringer Ähnlichkeit in unterschiedlichen Clustern landen.

Praxisbeispiel

Stellen Sie sich vor, ein Unternehmen sammelt Daten über das Kaufverhalten seiner Kunden, einschließlich Informationen über Einkäufe, Einkommensstufen und Altersgruppen. Mithilfe der Clusteranalyse teilt das Unternehmen Kunden in verschiedene Gruppen ein, basierend auf ihrem gemeinsamen Einkaufsverhalten. Diese Cluster könnten beispielsweise „Preissensible Käufer“, „Gesundheitsbewusste Käufer“ und „Luxusmarken-Liebhaber“ heißen. Das Unternehmen entwickelt dann für jede dieser Gruppen eine gezielte Marketingstrategie. Das steigert die Kundenzufriedenheit und den Umsatz.

Assoziationsregeln

Firmen nutzen Assoziationsregeln häufig in der Analyse von Transaktionsdaten, um Muster und Beziehungen zwischen verschiedenen Produkten oder Variablen zu entdecken. Das Ziel ist es, Regeln aufzustellen, die zeigen, wie verschiedene Elemente miteinander in Beziehung stehen.

Praxisbeispiel

Ein klassisches Beispiel ist die Einkaufswagenanalyse. Mit dieser stellen Einzelhändler beispielsweise fest, dass Kunden, die Windeln kaufen, oft auch Schokolade erwerben. Dies könnte in einer Assoziationsregel wie „Wenn ein Kunde Windeln kauft, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass er auch Schokolade kauft“ zusammengefasst werden. Ein Supermarkt nutzt diese Erkenntnis, um die Platzierung von Windeln und Schokolade im Geschäft zu optimieren, um so den Verkauf beider Produkte zu steigern.

Dimensionalitätsreduktion

Die Dimensionalitätsreduktion ist eine Technik, um die Anzahl der Merkmale oder Dimensionen in einem Datensatz zu reduzieren, während wichtige Informationen beibehalten werden. Eine häufig verwendete Methode dafür ist die Hauptkomponentenanalyse (PCA).

Praxisbeispiel

Nehmen wir an, ein Unternehmen verfügt über einen Datensatz mit Bildern, die tausende von Pixeln enthalten. Jedes Pixel repräsentiert ein Merkmal und die hohe Dimensionalität erschwert die Analyse und Verarbeitung. Mit PCA analysiert das Unternehmen die Korrelationen zwischen den Pixeln und identifiziert eine kleinere Anzahl von „Hauptkomponenten“, die die größte Varianz in den Daten erklären. Mit der reduzierten Darstellung der Daten ist das Unternehmen jetzt in der Lage, die Daten zu visualisieren oder die Leistung von maschinellen Lernalgorithmen zu verbessern.

unsupervised learning anwendungsgebiete

Anwendungsgebiete von Unsupervised Learning

Unsupervised Learning findet in zahllosen Bereichen Anwendung. Die folgende Liste möglicher Einsatzgebiete ist daher nur beispielhaft und in keinem Fall abschließend. Letztendlich können Unternehmen unüberwachtes Lernen überall dort nutzen, wo große Mengen an ungelabelten Daten anfallen:

Bildsegmentierung in der Medizin

In der medizinischen Bildverarbeitung ist die Bildsegmentierung ein entscheidender Schritt. Hierbei werden medizinische Bilder, wie beispielsweise Röntgenaufnahmen oder MRT-Scans, in verschiedene Körperregionen oder Organe unterteilt. Unsupervised Learning-Algorithmen analysieren diese Bilder und identifizieren Bereiche, die aufgrund von Ähnlichkeiten in Helligkeit, Textur oder anderen Merkmalen zusammengehören. Dies ermöglicht Ärzten eine genauere Untersuchung spezifischer Bildbereiche und unterstützt sie so bei Diagnosen sowie bei der Planung von Behandlungen. Zum Beispiel erkennen Ärzte so Tumore, Blutgefäße oder Gewebestrukturen präzise und gewährleisten die bestmögliche Patientenversorgung.

Anomalie-Erkennung in der Cybersicherheit

In der Cybersicherheit ist die Anomalie-Erkennung von entscheidender Bedeutung, um potenzielle Sicherheitsverletzungen frühzeitig zu erkennen. Unternehmen setzen Unsupervised-Learning-Algorithmen ein, um das normale Verhalten von Computersystemen oder Netzwerken zu modellieren. Diese Modelle erfassen, wie sich Benutzer, Programme und Geräte normalerweise verhalten, und erkennen so Abweichungen oder ungewöhnliche Aktivitäten. Diese Abweichungen können dann auf Cyberangriffe, Malware-Infektionen oder andere Sicherheitsbedrohungen hinweisen. Durch die frühzeitige Erkennung solcher Anomalien sind Unternehmen in der Lage, sofort Gegenmaßnahmen zu ergreifen.

Naturalsprachverarbeitung

In der Naturalsprachverarbeitung nutzt Unsupervised Learning Textdaten, um automatisch Themen oder Cluster von Dokumenten zu identifizieren. Dies ermöglicht eine tiefgreifende Analyse großer Textmengen. Zum Beispiel teilen Unternehmen eingehende Rechnungen basierend auf ihren Inhalten in Kategorien oder Kunden ein. Dies automatisiert die Rechnungsablage sowie die Überprüfung von Kontoeingängen.

Finanzanalyse

Im Finanzwesen spielt Unsupervised Learning eine wichtige Rolle bei der Portfolio-Optimierung und der Identifizierung von Handelsstrategien. Durch die Analyse historischer Marktdaten gruppieren Algorithmen Finanzinstrumente, die ähnliche Preisbewegungen aufweisen. Diese Gruppierungen ermöglichen es Anlegern, gut diversifizierte Portfolios zu erstellen, um Risiken zu minimieren und Renditen zu maximieren. Darüber hinaus erkennen die verwendeten Algorithmen Muster in den Finanzdaten, die auf Handelsstrategien hinweisen. Zum Beispiel erkennen sie saisonale Trends oder Korrelationen zwischen verschiedenen Vermögenswerten.

Empfehlungssysteme in E-Commerce

Im E-Commerce analysieren Unsupervised-Learning-Ansätze das Kundenverhalten und empfehlen Produkte oder Dienstleistungen basierend auf den individuellen Interessen. Dies geschieht oft durch die Identifizierung von Mustern und Ähnlichkeiten zwischen den Präferenzen und dem Kaufverhalten verschiedener Kunden. Zum Beispiel schlagen Musikempfehlungssysteme auf Streaming-Plattformen Songs vor, die zu den Hörpräferenzen eines bestimmten Nutzers passen. Diese personalisierten Empfehlungen verbessern das Einkaufserlebnis und steigern die Kundenzufriedenheit.

Genomik und Bioinformatik

In der Genomik und Bioinformatik spielen Unsupervised-Learning-Techniken eine wichtige Rolle bei der Analyse von Genexpressionsdaten und Gensequenzen. Sie helfen dabei, Gene zu gruppieren, die ähnliche Funktionen oder Strukturen aufweisen. Dies ermöglicht es Forschern, Gene zu identifizieren, die an bestimmten biologischen Prozessen beteiligt sind oder mit bestimmten Krankheiten in Zusammenhang stehen. Zum Beispiel könnten Gene, die bei der Krebsentwicklung eine Rolle spielen, in Cluster gruppiert werden, um deren Funktionen und Wechselwirkungen zu untersuchen. Diese Erkenntnisse sind von entscheidender Bedeutung für die Entwicklung von Medikamenten und die Erforschung von Krankheiten.

Kundensegmentierung in der Marketingforschung

Im Bereich der Marketingforschung setzen Unternehmen unüberwachtes Lernen ein, um Kunden in verschiedene Segmente oder Cluster zu unterteilen, basierend auf ihrem Kaufverhalten, ihren Vorlieben und demografischen Informationen. Dies ermöglicht es Unternehmen, gezielte Marketingstrategien für jedes Segment zu entwickeln. Zum Beispiel gruppieren Händler Kunden, die häufig Sportprodukte kaufen, in ein Cluster, während sie Kunden, die Modeartikel bevorzugen, in ein anderes Cluster. Durch die Ansprache von Kunden in diesen Segmenten mit maßgeschneiderten Angeboten und Werbebotschaften steigern Unternehmen die Kundenzufriedenheit und den Umsatz.

Betrugsprävention im Bankwesen

Finanzinstitute verwenden Unsupervised-Learning-Algorithmen, um das normale Transaktionsverhalten ihrer Kunden zu modellieren. Durch die Analyse von Transaktionsdaten erkennen sie Abweichungen von diesem normalen Verhalten. Diese Abweichungen können auf betrügerische Aktivitäten hinweisen, wie etwa gestohlene Kreditkarteninformationen oder unbefugte Zugriffe auf Bankkonten. Die frühzeitige Erkennung solcher Anomalien ermöglicht es den Finanzinstituten, schnell zu handeln und Betrugsfälle zu identifizieren und zu bekämpfen. Dies schützt nicht nur die finanziellen Vermögenswerte der Kunden, sondern stärkt auch das Vertrauen der Kunden in die Bank.

Qualitätskontrolle in der Fertigung

In der Fertigungsindustrie identifiziert die Qualitätssicherung fehlerhafte Produkte und sondert diese aus, bevor sie den Markt erreichen. Unsupervised-Learning-Methoden analysieren Muster in Sensordaten und Produktionsprozessen, um Abweichungen von den normalen Mustern zu erkennen. Diese Abweichungen können auf Qualitätsprobleme, Maschinenfehlfunktionen oder Materialfehler hinweisen. Die frühzeitige Erkennung von Qualitätsproblemen ermöglicht es Herstellern, schnell Maßnahmen zu ergreifen, um die Produktqualität zu verbessern und Ausschuss zu minimieren. 

Spracherkennung

Die automatische Spracherkennung nutzt Techniken wie Hidden Markov Models (HMMs), um Phoneme (Klangeinheiten) in gesprochener Sprache zu erkennen und zu kategorisieren. Dies ist die Grundlage für die Übersetzung und Transkription von gesprochener Sprache in Text.

Unternehmen verwenden Spracherkennungssysteme in verschiedenen Anwendungen, von Sprachassistenten wie Siri und Alexa bis hin zu Spracherkennung in Call-Centern und Diktierprogrammen für medizinische Aufzeichnungen.

Unsupervised Learning ermöglicht die robuste Erkennung und Interpretation menschlicher Sprache, was die Kommunikation und Interaktion zwischen Menschen und Maschinen erheblich verbessert.

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Benefits von Unsupervised Learning

Wir kennen jetzt bereits einige Anwendungsfälle von unüberwachtem Lernen. Um sein Potenzial noch besser zu verstehen, werfen wir einen Blick auf die möglichen Vorteile, die Unternehmen – unabhängig von ihrer Branche – mit der Technik generieren können. 

VorteilErklärungBeispiel
MustererkennungUnsupervised Learning hilft bei der automatischen Entdeckung von Mustern und Strukturen in Daten, ohne dass vorherige Kenntnisse oder Beispiele erforderlich sind. Dies ermöglicht die Identifizierung von versteckten Zusammenhängen in Datensätzen.Ein Unternehmen analysiert Verkaufsdaten und entdeckt mithilfe von unüberwachtem Lernen Muster im Kaufverhalten der Kunden, die zuvor nicht offensichtlich waren, wie z. B. die häufige gemeinsame Anschaffung bestimmter Produkte.
Klassifikation unbekannter DatenUnsupervised Learning ordnet neue Datenpunkte in bereits identifizierte Cluster oder Gruppen ein, wenn neue Daten auftauchen und in vorhandene Kategorien eingeordnet werden müssen.Ein Online-Shop sortiert neue Produkte automatisch in Kategorien basierend auf ihren Eigenschaften und Ähnlichkeiten zu bereits vorhandenen Produkten.
DatenreduktionDurch Dimensionalitätsreduktionstechniken wie PCA reduziert unüberwachtes Lernen die Anzahl der Merkmale oder Dimensionen in einem Datensatz. Dies vereinfacht die Datenverarbeitung und -visualisierung, ohne wichtige Informationen zu verlieren.In der medizinischen Bildverarbeitung reduziert Unsupervised Learning die Anzahl der Merkmale in CT-Scans, um diese schneller zu analysieren, ohne diagnostische Informationen zu verlieren.
AutomatisierungUnsupervised Learning automatisiert Analyseprozesse, indem es Muster und Strukturen in großen Datenmengen selbstständig erkennt. Dies spart Zeit und Ressourcen bei der manuellen Dateninterpretation.Ein Logistikunternehmen optimiert Routen automatisch auf Basis von Verkehrsdaten und Liefermustern, ohne menschliche Eingriffe.
Entdeckung von AnomalienDie Methode eignet sich hervorragend zur Erkennung von Abweichungen oder Anomalien in Daten, was in der Cybersicherheit unverzichtbar ist, um potenzielle Sicherheitsverletzungen frühzeitig zu erkennen.Ein Sicherheitssystem erkennt ungewöhnliche Netzwerkaktivitäten, die auf eine mögliche Cyberattacke hindeuten, selbst wenn keine bekannten Angriffsmuster vorliegen.
PersonalisierungIn Anwendungen wie Empfehlungssystemen nutzen Firmen die Technik, um personalisierte Empfehlungen für Benutzer basierend auf ihren Interessen und Vorlieben zu generieren. Dies verbessert die Benutzererfahrung und steigert die Kundenzufriedenheit.Ein Streaming-Dienst empfiehlt Filme und Serien basierend auf den Sehgewohnheiten eines Benutzers, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass er zufrieden ist.
Bessere EntscheidungsfindungDie Identifizierung von Mustern und Zusammenhängen in Daten durch Unsupervised Learning trägt dazu bei, fundiertere Entscheidungen zu treffen, insbesondere in Bereichen wie Wirtschaft, Finanzwesen und Gesundheitswesen.Ein Finanzanalyst analysiert Marktdaten und trifft auf Grundlage von unüberwachten Mustern fundiertere Investitionsentscheidungen zur Optimierung des Portfolios eines Kunden.

Herausforderungen von Unsupervised Learning

Um das Potenzial von unüberwachtem Lernen voll auszunutzen, müssen Unternehmen den Einsatz und die Auswertung ihrer Daten gründlich vorbereiten. Dabei stoßen sie auf diese Herausforderungen:

Mangel an Ground-Truth-Daten

Unsupervised Learning basiert auf ungelabelten Daten. Das bedeutet, dass es keine klaren Referenzdaten oder „Ground Truth“ gibt, um die Leistung des Modells zu bewerten. Dies erschwert die Überprüfung und Bewertung der Ergebnisse. Beispiel: Angenommen, Sie haben Finanztransaktionsdaten und möchten betrügerische Transaktionen erkennen, ohne vorherige Kennzeichnung der Transaktionen als „betrügerisch“ oder „nicht betrügerisch“. Ohne Ground-Truth-Daten, die die Transaktionen eindeutig kategorisieren, ist es schwierig, ein Modell zu entwickeln, das betrügerische von legitimen Transaktionen unterscheiden kann.

Auswahl der richtigen Anzahl von Clustern

Bei der Clusteranalyse ist die Wahl der optimalen Anzahl von Clustern eine wichtige Herausforderung. Eine falsche Anzahl führt zu unklaren oder übermäßig feinen Clustern. Außerdem ist es möglich, dass die Technologie wichtige Muster übersieht. Beispiel: In der Kundensegmentierung möchten Sie Kunden in Gruppen einteilen. Wenn Sie aber zu viele Cluster wählen, haben Sie Schwierigkeiten, die Bedeutung oder Unterschiede zwischen den Gruppen zu interpretieren.

Initialisierung der Clusterzentren

Unsupervised-Learning-Algorithmen wie K-Means erfordern die Auswahl von Anfangspositionen für Clusterzentren. Die Wahl ungünstiger Initialisierungen führt dazu, dass das Modell in lokalen Minima stecken bleibt. Beispiel: Bei der Anwendung von K-Means auf geografische Daten führt die falsche Auswahl der Anfangspositionen dazu, dass sich die Cluster nicht effektiv in verschiedene geografische Regionen aufteilen.

Skalierbarkeit

Unsupervised Learning auf großen Datensätzen ist in der Regel rechenintensiv. Die Skalierung von Algorithmen, um große Datenmengen zu bewältigen, ist daher für Unternehmen oftmals eine technische Herausforderung. Analysiert also ein Unternehmen zum Beispiel Social-Media-Nachrichten in Echtzeit, muss es sicherstellen, dass sein Unsupervised-Learning-Algorithmus skalierbar ist, um die ständig wachsende Menge an verfügbaren Daten zu verarbeiten.

Qualität der Daten

Unüberwachtes Lernen ist anfällig für Rauschen und Ausreißer in den Daten. Wenn die Daten von schlechter Qualität oder stark verunreinigt sind, führt dies zu unzuverlässigen Clustern oder Modellen. Wenn Sie also beispielsweise Textdaten für Themenclustering verwenden und viele Schreibfehler oder unklare Texte enthalten sind, führt dies zu ungenauen oder verwirrenden Clustern.

Interpretierbarkeit

Die Interpretation der Ergebnisse von Unsupervised Learning ist nicht immer einfach. Denn: Die erzeugten Muster sind oft abstrakt und schwer verständlich. Unternehmen benötigen daher die Kompetenz, die Daten richtig auszuwerten. Beispiel: Ein Unsupervised-Learning-Modell zur Produktplatzierung kann Muster in Einkaufsverhalten erkennen, die für Unternehmen schwer verständlich sind, wie die Vorliebe für Produkte aufgrund von Farbmustern auf Verpackungen.

Overfitting

Unsupervised-Learning-Modelle sind anfällig für Overfitting, insbesondere wenn Unternehmen die Anzahl der Cluster oder die Komplexität des Modells nicht angemessen regulieren. Dies führt zu einer schlechten Generalisierung auf neuen Daten. Wenn Sie zum Beispiel die Anzahl der Clusterelemente zu hoch einstellen, neigt ein Clustering-Algorithmus dazu, rauschhafte Datenpunkte zu berücksichtigen und zu viele Cluster zu erstellen, die nicht wirklich vorhanden sind.

Auswahl des richtigen Algorithmus

Es gibt eine Vielzahl von Unsupervised-Learning-Algorithmen. Die Wahl des richtigen Algorithmus für einen bestimmten Datensatz oder ein bestimmtes Problem ist daher eine komplexe Entscheidung. Ein falscher Algorithmus führt zu suboptimalen Ergebnissen. Beispiel: Wenn Sie ein Modell für Bilderkennung entwickeln und sich für einen Text-Clustering-Algorithmus entscheiden, ist die Leistung wahrscheinlich schlecht, da der Algorithmus nicht für Bilder geeignet ist.

Verlust von Information bei Dimensionalitätsreduktion

Bei der Dimensionalitätsreduktion, wie etwa der PCA, besteht die Gefahr, dass wichtige Informationen in den Daten verloren gehen. Die Auswahl der richtigen Dimensionen, die beibehalten werden sollen, ist daher entscheidend. Beispiel: Bei der Anwendung von PCA zur Dimensionalitätsreduktion von genetischen Daten gehen wichtige genetische Marker verloren, was zu einer weniger informativen Darstellung führt.

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