Hierarchical Clustering ist ein wichtiger Begriff in den Bereichen Big Data und Smart Data sowie K\u00fcnstliche Intelligenz. Es handelt sich um eine Methode, mit der gro\u00dfe Datenmengen sinnvoll gruppiert werden k\u00f6nnen. Das Ziel von Hierarchical Clustering ist es, \u00e4hnliche Datenpunkte zu Gruppen, sogenannten Clustern, zusammenzufassen.<\/p>\n
Stellen Sie sich vor, Sie haben tausende Kundendaten und m\u00f6chten herausfinden, welche Kunden sich \u00e4hnlich verhalten. Mit Hierarchical Clustering sucht ein Computerprogramm zun\u00e4chst die \u00e4hnlichsten Kunden und ordnet diese zusammen. Danach werden die zweit\u00e4hnlichsten Gruppen miteinander verbunden, bis alle Daten in einer gro\u00dfen Hierarchie von Gruppen organisiert sind \u2013 wie ein Stammbaum, der immer weiter verzweigt.<\/p>\n
Das Ergebnis ist eine \u00fcbersichtliche Struktur, in der jedes Element zu einem bestimmten Cluster geh\u00f6rt. Unternehmen nutzen das beispielsweise, um ihre Zielgruppen besser zu verstehen und individuelle Angebote zu erstellen.<\/p>\n
Ein anschauliches Beispiel: Ein Online-Shop m\u00f6chte seine Produktbewertungen analysieren. Hierarchical Clustering erkennt automatisch \u00e4hnliche Bewertungstexte und gruppiert sie. So sieht der Shop sofort, welche Produkte oft f\u00fcr ihre hohe Qualit\u00e4t gelobt werden und welche h\u00e4ufig \u00e4hnliche Kritikpunkte erhalten. Das spart Zeit und hilft bei besseren Gesch\u00e4ftsentscheidungen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"