Der Unmöglichkeitssatz des Clusterings: Warum perfekte Algorithmen nicht existieren

Dieser Artikel untersucht das Problem des „unmöglichen Dreiecks“ bei Clustering-Algorithmen. In Analogie zum CAP-Theorem argumentiert der Autor, dass jeder Clustering-Algorithmus eine der drei wünschenswerten Eigenschaften opfern muss: Skalierungsinvarianz, Reichhaltigkeit und Konsistenz. Der Artikel definiert jede Eigenschaft und veranschaulicht, wie Algorithmen wie k-means einen Kompromiss eingehen, um die anderen zu erreichen. Die Schlussfolgerung betont, dass Entwickler Algorithmen basierend auf den spezifischen Anforderungen ihrer Anwendung auswählen sollten, wobei sie akzeptieren, dass ein perfekter Clustering-Algorithmus mathematisch unmöglich ist.