K-Means ve Hiyerarşik Bölütleme yaygın olarak kullanılan kümeleme algoritmalarındandır. Bu algoritmalar müşteri segmentasyonu, pazar segmentasyonu, bilgisayar ile görü gibi alanlarda sıkça kullanılırlar.
K-means kümeleme, denetimsiz öğrenme için kullanılan bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Genellikle büyük bir veri kümeniz olduğunda ve verilerdeki kalıpları keşfetmek, benzer veri noktalarından oluşan grupları belirlemek ve verilerin boyutsallığını azaltmak istediğinizde kullanılır.
Amaç, gerçekleştirilen bölümleme işlemi sonunda elde edilen kümelerin, küme içi benzerliklerinin maksimum ve kümeler arası benzerliklerinin ise minimum olmasını sağlamaktır. K-means en sık kullanılan kümeleme algoritmalarındandır. Uygulanması kolaydır. Büyük ölçekli verileri hızlı ve etkin şekilde kümeleyebilir.
K-Ortalamalar kümeleme yöntemi, n adet verinin, her örneğin kendine en yakın olduğu k tane kümeye ayrılmasını amaçlayan bir yöntemdir. Bu yöntemle, başlangıçta en iyi k adet küme bilinemese bile küme adedine müdahale edilerek uygun küme sayısı belirlenebilmektedir.
Veri madenciliğinin ana problemlerinden biri olup, istatistikî veri analizinde de yaygın olarak kullanılan bir tekniktir. Makine öğrenimi, örüntü tanıma, görüntü analizi, bilgi erişimi, biyoenformatik, veri sıkıştırma, ve bilgisayar grafikleri alanlarında da kullanımı mevcuttur.
İlgili 38 soru bulundu
K-Means algoritması bir unsupervised learning(gözetimsiz öğrenme) ve kümeleme algoritmasıdır. Denetimsiz öğrenme, modeli denetlemeniz gerekmeyen bir makine öğrenme tekniğidir. Bunun yerine, modelin bilgi keşfetmek için kendi başına çalışmasına izin vermeniz gerekir. Temel olarak etiketlenmemiş verilerle ilgilenir.
Çok değişkenli istatistiksel tekniklerden birisi olan kümeleme analizi, grup sayısı bilinmeyen ve gruplandırılmamış verilerin benzerliklerine göre sınıflandırılması amacıyla kullanılmaktadır.
K-Means ve Hiyerarşik Bölütleme yaygın olarak kullanılan kümeleme algoritmalarındandır. Bu algoritmalar müşteri segmentasyonu, pazar segmentasyonu, bilgisayar ile görü gibi alanlarda sıkça kullanılırlar.
Kümeleme (Clustering) veya küme analizi, denetimsiz bir öğrenme Algoritmasıdır. Davranışlarına dayalı müşteri grupları gibi verilerdeki ilginç kalıpları keşfetmek için genellikle bir veri analizi tekniği olarak kullanılır. Verilerdeki doğal gruplandırmayı otomatik olarak keşfetmeyi içerir.
Basit ortalama yöntemi, adından da anlaşılacağı üzere, son derece kolay bir biçimde hesaplama yapılmasını sağlar. İngilizce'de ”Simple Moving Average” olarak bilinir. Basit ortalama nedir sorusunun cevabı ise veri toplamının veri sayısına bölünmesi şeklinde özetlenebilir.
2.2.
K-medoids algoritmasının temeli, verinin çeşitli yapısal özelliklerini temsil eden k tane temsilci nesneyi bulma esasına dayanır (Kaufman ve Rousseeuw, 1987). Temsilci nesne medoid olarak adlandırılır ve kümenin merkezine en yakın noktadır.
Kümeleme analizi gözlemler arası kümelendirme, değişkenler arası sınıflandırma ya da gözlemlerin ve değişkenlerin bir arada sınıflandırılmasını amaçlar. Kesikli değişkenlerinde olduğu anket yapılarında kümeleme yöntemlerinin uygulanmasında bir sınırlama olmaması Kümeleme Analizinin kullanılmasını kolaylaştırır.
Görüntü kümeleme , kabaca görüntünün her bir pikseline bakılıp benzer türdeki piksellerin kümelere ayrılması işlemidir. Görüntü kümeleme alanında farklı yöntemler ve algoritmalar kullanılmaktadır.
Kümeleme analizi genel olarak üç aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada veri matrisinin hazırlanır (veri girişi ). Veriler, kümelemeye uygun biçimde girilir ve uzaklıklar matrisi elde edilir. İkinci aşamada, kümeleme yöntemi belirlenerek uygulanır ve son aşamada da bulunan sonuçlar değerlendirilir.
Hiyerarşik kümeleme, örnekleri birbirlerine yakınlıklarına göre değişik aşamalarda bir araya getirerek kümeleri ardışık bir biçimde oluşturmaktadır. Temelde iki yaklaşıma sahiptir: birleştirici (agglomerative) ve ayrıştırıcı / bölücü (divisive) (Rafsanjani ve diğ., 2012).
Elbow Metodu
WCSS (Within Cluster Sum of Square) her bir noktanın küme merkezine olan uzaklığının karesinin toplamını alınarak hesaplanır. Elbow Metodu, WCSS deki değişim miktarının azaldığı nokta yani dirsek noktası optimum noktadır der.
1. Kümeleme / Salkım Oluşturma. Bu yöntem, çağrışım yoluyla konulu veya hayal gücüne dayanan bir hikâye yazmak için fikir üretmeyi ve geliştirmeyi destekler. Öğretmen, yanda görülen örneğe benzer bir örnek seçer ve öğrencilere yapılacak çalışmayı anlatır: A4 veya A3 sayfayı yatay olarak önüne koy.
Kümeleme Yöntemleri Nelerdir? Kümeleme yöntemleri iki temel başlıkta incelenebilir. Bunlar hiyerarşik kümeleme ve hiyerarşik olmayan kümelemedir. Temel amacımız gözlemleri birbirine olan benzerliklerine göre alt kümelere ayırmaktır.
Bunu sağlayacak bir metrik var: Within Clusters Sum of Square (WCSS) Türkçesi şöyle: Kümeler içi kareler toplamı.
Karar ağacı, bir hedefe ulaşma olasılığı en yüksek olan stratejiyi belirlemeye yardımcı olmak için kullanılan bir yöntemdir. Özellikle karar analizinde olmak üzere karmaşık sorunların araştırmasında yaygın olarak kullanılmaktadır. Ayrıca makine öğrenmesinde kullanılan yaygın bir araçtır.
Arama algoritmalarının amacı, bir öğeyi depolandığı bir veri yapısından kontrol etmek veya almaktır. Bu kadar basit. Bu tür bir algoritma, arama alanında bir hedef arar. Bu, kısa bir sayı listesinden müşteri verilerini içeren büyük bir veritabanına kadar her şey olabilir.
k- En Yakın Komşuluk Algoritması (k- Nearest Neighbors Algorithm / k-NNA) yöntemi, sınıfları belirli olan bir örnek kümedeki gözlem değer- lerinden yararlanarak, örneğe katılacak yeni bir gözlemin hangi sınıfa ait olduğunu tespit etmek amacıyla kullanılır (Özkan, 2008: 117).
Sınıflandırmada amaç benzer nesneleri aynı sınıfa dahil etmek iken; kümelemede amaç benzer nesneleri aynı grupta toplamaktır.
Bu yöntemde iki yapı (küme) arasındaki uzaklık ölçüsü olarak Kareli Euclid (Squared Euclidean) uzaklığı kullanılmaktadır.
İki Aşamalı Kümeleme Analizi, küme sayısı konusunda bir ön bilginin olmadığı durumlarda kullanılabilen, işleyişinde kategorik ve sürekli değişkenlere yer verebilen bir tekniktir. Bu analiz tekniğinde optimum küme sayısı yöntem tarafından belirlenir.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri