Az előző posztomban foglalkoztam a klaszterezéssel általában, most nézzük meg, hogy konkrétan milyen lehetőségünk van erre a Studioban.
Jelenleg mindössze egyetlen egy megoldás áll rendelkezésünkre, méghozzá egy centroid alapú, a k-means (k-közép) algoritmus. Ez ugye központi vektorokkal választja el egymástól a klasztereket. n megfigyelést k klaszterbe partícionál az átlaguk alapján, ezáltal Voronoj-cellákat hoz létre. Iteratív algoritmus, optimalizálást hajt végre. Ez egy NP-nehéz probléma, amit jelenlegi tudásunk (és technológiánk) szerint nem tudunk megoldani belátható idő alatt, még szuperszámítógépekkel sem. Azonban léteznek heurisztikus algoritmusok, amik elég hamar konvergálnak a lokális optimumhoz. Ezek használatával gyorsan elérhetjük a kívánt eredményt.