{"id":185000,"date":"2023-09-08T06:23:06","date_gmt":"2023-09-08T05:23:06","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=185000"},"modified":"2023-10-30T16:22:13","modified_gmt":"2023-10-30T15:22:13","slug":"spectral-clustering-definition-funktionsweise-verwendung-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/spectral-clustering-definition-funktionsweise-verwendung-2","title":{"rendered":"Spectral Clustering: Definition, Funktionsweise, Verwendung"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"185000\" class=\"elementor elementor-185000\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-435605d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"435605d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4651e98 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4651e98\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h2>Der Slogan von Cambridge Analytica &#8222;Data drives all we do&#8220; wird immer wieder best\u00e4tigt: Daten beeinflussen und strukturieren unsere Entscheidungen als Verbraucher, B\u00fcrger, Politiker, Unternehmer&#8230;<\/h2>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b365b44 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b365b44\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Diese Daten sind eine F\u00fclle an <strong>Informationen f\u00fcr die Entscheidungsfindung<\/strong>.<\/p><p>Im kleinen Ma\u00dfstab ist das relativ einfach. Aber Datenexperten brauchen leistungsf\u00e4hige Werkzeuge, um die Gesamtheit der Informationen auf Makroebene (wie auf der Ebene der franz\u00f6sischen Bev\u00f6lkerung) zu verarbeiten und zu sortieren.<\/p><p><strong>Spectral Clustering<\/strong> ist genau eines dieser Werkzeuge.<\/p><p>Was ist also<strong> Spectral Clustering<\/strong> und wozu dient es? Was sind die Vorteile und Grenzen dieses Modells?<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d12e7de e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d12e7de\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3f7bd52 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3f7bd52\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist Spectral Clustering?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-56a36f3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"56a36f3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Definition<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d0f738a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d0f738a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Spectral Clustering<\/strong> ist eine der Komponenten des<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/automl-und-die-automatisierung-von-machine-learning-eine-bedrohung-fuer-data-scientists-2\"> maschinellen Lernens<\/a> und der k\u00fcnstlichen Intelligenz.<\/p><p>Es handelt sich dabei um einen Algorithmus zur Partitionierung von Daten, der auf der Spektralgraphentheorie und der <strong>linearen Algebra basiert.<\/strong><\/p><p>Die Idee dahinter ist, einen Graphen in mehrere kleine Gruppen mit \u00e4hnlichen oder nahen Werten zu segmentieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3f930e4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3f930e4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Der Unterschied zwischen Clustering und Klassifizierung<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-17e5338 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"17e5338\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Bei der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/umgang-mit-problemen-bei-unausgewogener-klassifizierung-teil-i\">Klassifizierung<\/a> werden die Daten nach einer vorher festgelegten Klasse oder Gruppe gruppiert.<\/p><p>Im Gegensatz dazu kennt der Algorithmus beim Clustering die Klassen nicht, bevor er die Gruppierung vornimmt. Dies wird als un\u00fcberwachte Lerntechnik bezeichnet.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-84d1cf1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"84d1cf1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die verschiedenen Arten der Datenpartitionierung<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a0b05e2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a0b05e2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Es gibt verschiedene Arten der Datenpartitionierung, die sich in ihrer Funktionsweise und ihrem Zweck unterscheiden. In diesem Zusammenhang ist zwischen spektralem Clustering :<\/p><ul><li><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-k-means\">K-means:<\/a> Hier geht es darum, einen Referenzdurchschnitt in einem Datensatz zu ermitteln. Die Idee ist es, ein typisches Profil zu definieren, das die meisten Menschen erreichen kann.<\/li><li>Die <strong>spektrale Datenpartitionierung<\/strong> hingegen zielt darauf ab, verschiedene Gruppen mit m\u00f6glichst vielen Gemeinsamkeiten zu bilden.<\/li><li><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-clustering\"><strong>DBSCAN:<\/strong><\/a> Dieser Algorithmus basiert auf der Distanz und der Dichte der Cluster, um Untergruppen zu bilden. Das spektrale Clustering hingegen basiert auf der \u00c4hnlichkeit der Daten.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f2d0d1a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f2d0d1a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eda4385 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"eda4385\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wozu dient das Spectral Clustering?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dcbc1f8 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"dcbc1f8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wer verwendet Spectral Clustering?<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0004b68 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0004b68\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Spectral Clustering<\/strong> wird besonders von Marketingfachleuten eingesetzt, um das Verhalten von Nutzern oder Zielgruppen zu verstehen.<\/p><p>\ud83d\udca1Aber Achtung: Dieser Algorithmus erfordert spezielle F\u00e4higkeiten. Er sollte von Datenanalysten, Datenwissenschaftlern und anderen Datenanalyseexperten verwendet werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5a83d52 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5a83d52\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">In welchen Bereichen wird Spektralclustering eingesetzt?<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a0fc2ed elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a0fc2ed\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Da die <strong>spektrale Partitionierung<\/strong> die Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen erm\u00f6glicht, wird diese Methode h\u00e4ufig f\u00fcr Marketingzwecke eingesetzt. Unternehmen nutzen diesen Algorithmus, um ihre Zielgruppen nach ihren Erwartungen, Bed\u00fcrfnissen, Profilen, Reifegraden usw. zu segmentieren.<\/p><p>Dar\u00fcber hinaus kann <strong>Spectral Clustering<\/strong> auch in der Politik eingesetzt werden, vor allem in Wahlzeiten. Indem die Masse der W\u00e4hler in kleine Gruppen aufgeteilt wird, k\u00f6nnen die Kandidaten mit jedem einzelnen W\u00e4hler pers\u00f6nlicher kommunizieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d3b15e6 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d3b15e6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-63f2329 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"63f2329\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie funktioniert der Spectral Clustering Algorithmus?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2d48310a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2d48310a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Der Algorithmus f\u00fcr das Spektralclustering besteht aus mehreren Schritten:<\/p><ol><li>Die Erstellung eines Graphen durch die Affinit\u00e4tsmatrix (<strong>oder \u00c4hnlichkeitsmatrix, Nachbarschaftsmatrix)<\/strong> ;<\/li><li>Segmentierung der Datenpunkte in kleinere Dimensionsr\u00e4ume ;<\/li><li>Die Verwendung von Eigenwerten und Eigenvektoren zur Definition von Subgraphen.<\/li><\/ol><p>\u00a0<\/p><p>Um die Funktionsweise besser zu verstehen, erkl\u00e4ren wir dir die drei wichtigsten Begriffe des Spectral Clustering.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-37b99112 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"37b99112\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Grafiken<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2b1e20ee elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"2b1e20ee\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"240\" height=\"144\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/09\/undirected-graph.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-185003\" alt=\"\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Unorientierter Graph <\/br> Quelle: techiedelight.com<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-682e8d50 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"682e8d50\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Graphen sind eine Menge von Knoten, die durch eine Menge von Kanten verbunden sind. Diese Knoten und Kanten k\u00f6nnen miteinander verbunden sein oder nicht.<\/p><p>Aber in jedem Fall k\u00f6nnen mit Graphen viele <strong>verschiedene Datentypen dargestellt werden.<\/strong><\/p><p>F\u00fcr das spektrale Clustering muss man von einem Graphen ausgehen; entweder von einem Nachbarschaftsgraphen, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/der-knn-algorithmus-einfach-erklart\">einem Graphen der n\u00e4chsten Nachbarn (KNN)<\/a> oder einem vollst\u00e4ndig verbundenen Graphen.<\/p><p>Dann wird dieser in die Form einer Matrix \u00fcbersetzt. Genauer gesagt, die benachbarte Matrix.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2a5fda8e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2a5fda8e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Matrizen<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2fb7f299 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2fb7f299\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die angrenzende Matrix (A) fasst die Beziehungen zwischen allen <strong>Datenpunkten des Graphen zusammen.<\/strong><\/p><p>Beispiel:<\/p><p>Daten, die interagieren = 1<br \/>Daten, die nicht interagieren = 0.<\/p><p>Die Matrix kann dann wie in der folgenden Tabelle aussehen:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2e62d384 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"2e62d384\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<table class=\"tftable\" border=\"1\">\r\n<tr><td>1<\/td><td>0<\/td><td>0<\/td><td>1<\/td><\/tr>\r\n<tr><td>0<\/td><td>1<\/td><td>1<\/td><td>1<\/td><\/tr>\r\n<tr><td>0<\/td><td>1<\/td><td>0<\/td><td>0<\/td><\/tr>\r\n<tr><td>0<\/td><td>1<\/td><td>0<\/td><td>0<\/td><\/tr>\r\n<\/table>\r\n\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3a3ff50c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3a3ff50c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Danach kommt die Gradmatrix (D) zum Einsatz. Basierend auf der Matrix A berechnet sie die Summe der Verbindungen (horizontal und vertikal). Auf der Grundlage des vorherigen Beispiels sieht das Ergebnis wie folgt aus:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3137e9b6 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"3137e9b6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<table class=\"tftable\" border=\"1\">\r\n<tr><td>0<\/td><td>0<\/td><td>0<\/td><td>2<\/td><\/tr>\r\n<tr><td>0<\/td><td>3<\/td><td>0<\/td><td>0<\/td><\/tr>\r\n<tr><td>0<\/td><td>0<\/td><td>1<\/td><td>0<\/td><\/tr>\r\n<tr><td>1<\/td><td>0<\/td><td>0<\/td><td>0<\/td><\/tr>\r\n<\/table>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-24a7f014 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"24a7f014\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die Laplacesche Matrix (L) schlie\u00dflich entspricht der Matrix mit dem Grad minus der benachbarten Matrix, also L=D-A.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9e581e7 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"9e581e7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<table class=\"tftable\" border=\"1\">\r\n<tr><td>-1<\/td><td>0<\/td><td>0<\/td><td>-1<\/td><\/tr>\r\n<tr><td>0<\/td><td>2<\/td><td>-1<\/td><td>-1<\/td><\/tr>\r\n<tr><td>0<\/td><td>-1<\/td><td>1<\/td><td>0<\/td><\/tr>\r\n<tr><td>1<\/td><td>-1<\/td><td>0<\/td><td>0<\/td><\/tr>\r\n<\/table>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-78b6f539 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"78b6f539\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Matrix wird dann visuell in Form eines Graphen dargestellt, der als Laplacian-Graph bezeichnet wird.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-94f373 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"94f373\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Vektoren<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5daef59 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5daef59\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die visuelle Darstellung des <strong>Laplacian-Graphen (A)<\/strong> setzt voraus, dass man die Eigenwerte (eigenvalues= \u03bb) und die Eigenvektoren (eigenvectors=x) kennt.<\/p><p>Sei Ax = \u03bbx.<\/p><p>Es ist m\u00f6glich, die Eigenwerte und Eigenvektoren einer <strong>Matrix mithilfe von numpy in Python zu finden.<\/strong><\/p><p>Die Verwendung dieser Matrizen und Vektoren erm\u00f6glicht es dann, mehrere Subgraphen auf der Grundlage ihrer \u00c4hnlichkeiten zu gruppieren. Eine der g\u00e4ngigsten Methoden f\u00fcr das Spectral Clustering ist die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-clustering-fokus-auf-den-cah-algorithmus\">Anwendung eines klassischen Clustering-Algorithmus<\/a> wie der Kmean-Methode auf die Eigenvektoren dieser Matrix. Diese Methode kann direkt mit dem Spectral Clustering-Modul der Sklearn-Bibliothek implementiert werden.<\/p><p>Die Eigenwerte werden verwendet, um die optimale Anzahl von Clustern f\u00fcr die Partitionierung deiner Daten zu bestimmen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6dc79a8f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6dc79a8f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<blockquote><p style=\"text-align: left;\">Gut zu wissen: Die Anzahl der Untergrafiken (Cluster) h\u00e4ngt vom Ziel und dem gew\u00fcnschten Grad der Zielgruppenansprache ab. Aus Makrosicht ist es besser, eine geringe Anzahl von Clustern zu haben, um einen besseren \u00dcberblick zu erhalten. Aus einer Mikroperspektive ist es jedoch ebenso interessant, mit m\u00f6glichst vielen Untergruppen ins Detail zu gehen.<\/p><\/blockquote>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-66ebfc6 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"66ebfc6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bd44373 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"bd44373\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Warum sollte man die spektrale Partitionierung verwenden?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4420690 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4420690\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die Verwendung der spektralen Partitionierung ist absolut unerl\u00e4sslich, um deine Zielgruppe zu verstehen und sie auf personalisierte Weise anzusprechen.<\/p><p>Nehmen wir als Beispiel Personen, die ein Abonnement f\u00fcr eine Bekleidungsmarke haben (das ist die Basis unserer angrenzenden Matrix). Nur weil sie alle die <strong>gleiche Affinit\u00e4t<\/strong> aufweisen, hei\u00dft das nicht, dass sie alle das gleiche Profil haben.<\/p><p>Unter den Abonnenten k\u00f6nnen sich befinden:<\/p><ul><li>Treue Kunden ;<\/li><li>Interessenten, die z\u00f6gern;<\/li><li>Stylisten, die nach Inspirationen suchen;<\/li><li>Marketingexperten, die ihre Arbeit beobachten;<\/li><li>Und so weiter.<\/li><\/ul><p>Mithilfe von <strong>Spectral Clustering<\/strong> k\u00f6nnen die Daten in kleinere Untergruppen mit geringeren Abmessungen segmentiert werden.<\/p><p>F\u00fcr Unternehmen bedeutet die Kenntnis jeder Untergruppe, dass sie ihre Kommunikation und ihr Angebot anpassen k\u00f6nnen<\/p><p>Es geht darum, die richtigen Leute zur richtigen Zeit und auf die richtige Art und Weise anzusprechen, um die Chancen auf eine Konversion zu erh\u00f6hen.<\/p><p>Und wie bereits erw\u00e4hnt, k\u00f6nnen auch Politiker diesen Algorithmus nutzen, um ihre W\u00e4hler zu \u00fcberzeugen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ed29dc8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ed29dc8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-20ee8f63 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"20ee8f63\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was sind die Vor- und Nachteile von Spectral Clustering?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-32531689 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"32531689\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"640\" height=\"354\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/09\/200528094346386326.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-185004\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/09\/200528094346386326.png 640w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/09\/200528094346386326-300x166.png 300w\" sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 640px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-66a42739 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"66a42739\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Der unbestreitbare Vorteil von<strong> Spectral Clustering<\/strong> ist seine F\u00e4higkeit, einen Satz von Daten, die nicht konvex zueinander sind, zu klassifizieren.<\/p><p>Es handelt sich jedoch um ein komplexes Konzept, das nicht nur ein gutes Verst\u00e4ndnis seiner <strong>Funktionsweise<\/strong> erfordert, sondern auch und vor allem die Beherrschung der linearen Algebra und der spektralen Graphentheorie.<\/p><p>Das <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/numpy\">Python-Tool numpy kann die Berechnungen durchf\u00fchren,<\/a> um die Arbeit der Analysten zu vereinfachen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8253a53 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8253a53\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0294a84 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0294a84\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie kann man sich in Spektralclustering ausbilden lassen?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6e142aa elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6e142aa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Da das<strong> Spectral Clustering<\/strong> besonders komplex ist, ist es wichtig, seine Funktionsweise wirklich im Detal zu verstehen.<\/p><p>In diesem Zusammenhang wird dir eine exzellente <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">Fortbildung in Data Science erm\u00f6glichen,<\/a> die notwendigen Werkzeuge zu beherrschen, um diesen Algorithmus zu implementieren.<\/p><p>Du kannst diese F\u00e4higkeiten dann in Unternehmen oder \u00f6ffentlichen Einrichtungen einsetzen, um ihnen zu helfen, ihre Kommunikation, ihre Angebote und ihre Leistungen zu verbessern.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-87c9fbf e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"87c9fbf\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-aabd752 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"aabd752\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" 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Es handelt sich um einen Algorithmus zur Partitionierung von Daten, der auf der Spektralgraphentheorie und der linearen Algebra basiert. Die Idee ist, einen Graphen in mehrere kleine Gruppen zu segmentieren, die \u00e4hnliche oder nahe Werte haben.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Wozu dient das Spektralclustering?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Spektralclustering wird vor allem von Marketingfachleuten verwendet, um das Verhalten der Nutzer oder der Zielgruppe zu verstehen.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Warum sollte man spektrale Partitionierung verwenden?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Die Verwendung der spektralen Partitionierung ist absolut notwendig, um deine Zielgruppe zu verstehen und sie pers\u00f6nlich anzusprechen.\"\n    }\n  }]\n}\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Der Slogan von Cambridge Analytica &#8222;Data drives all we do&#8220; wird immer wieder best\u00e4tigt: Daten beeinflussen und strukturieren unsere Entscheidungen als Verbraucher, B\u00fcrger, Politiker, Unternehmer&#8230; Diese Daten sind eine F\u00fclle an Informationen f\u00fcr die Entscheidungsfindung. 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