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.
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.
Kümeleme, veri setinde benzer özelliklere sahip verileri ayırmak üzere kullanılır. Benzerlik oranının aynı veri setinde yüksek olması ve fark oranının bunun aksine düşük olması beklenir. Kümeleme, gözetimsiz öğrenme kapsamında kullanılır çünkü verilere ilişkin detaylı bilgiler önceden sağlanmaz.
Sınıflandırmada amaç benzer nesneleri aynı sınıfa dahil etmek iken; kümelemede amaç benzer nesneleri aynı grupta toplamaktır.
Clustering ( Kümeleme ) bir veri setinde benzer özellikler gösteren verilerin gruplara ayrılmasına denir. Aynı küme içinde benzerlikler fazla, kümeler arası benzerlikler azdır. Unsupervised Learning ( Gözetimsiz öğrenme ) vardır yani önceden herhangi bir bilgi verilmez.
İlgili 30 soru bulundu
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.
Kümeleme, veri setinde benzer özelliklere sahip verileri ayırmak üzere kullanılır. Benzerlik oranının aynı veri setinde yüksek olması ve fark oranının bunun aksine düşük olması beklenir. Kümeleme, gözetimsiz öğrenme kapsamında kullanılır çünkü verilere ilişkin detaylı bilgiler önceden sağlanmaz.
Kümeleme analizi farklı yapıdaki verilerin küme yapısını ve küme sayısını araştırır. Bu analiz gruplama yapısını bulurken küme içindeki gözlemlerin aynı yapıda, kümeler arasındaki gözlemlerin ise farklı yapılarda olmasını amaçlar. Gözlemler için bu ayrıştırmalar benzerlik ve farklılık ölçütleri kullanılarak yapılır.
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.
Veritabanı kümeleme, kısaca verilerinizi depolamak için birden çok bilgisayarın birlikte çalışması ve bu işi yapan bir küme oluşturmalarıdır.
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.
Diğer bir ifade ile kümelenme, iş kümesinin gelişimini mevcut aktörler arasındaki ilişkileri düzenleyerek ve/veya işbirliği potansiyelini güçlendirerek arttırmayı hedefleyen organize bir girişimdir.
Hiyerarşik kümeleme algoritmasının temel mantığı, benzer özniteliklerin bir araya gelmesine veya tam tersine bölünmesine dayanmaktadır. Bu çalışma mantığına göre birleştirici (agglomerative) ve bölücü (divisive) olmak üzere iki temel yaklaşım mevcuttur.
Sıralama algoritması, bilgisayar bilimlerinde ya da matematikte kullanılan, verilen bir listenin elemanlarını belirli bir sıraya sokan algoritmadır. En çok kullanılan sıralama türleri, sayı büyüklüğüne göre sıralama ve alfabetik sıralamadır.
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.
Çünkü günün sonunda algoritma bir şekilde oluşur ve sorun çözülür ama her bakımdan maksimum performansı elde eden tek bir algoritma vardır. İşte o algoritmayı bulmak, diğer algoritmalarla arasındaki farkları ve avantajları belirlemek veya kısaca kıyas yapmak için algoritma analizine ihtiyaç duyarız.
1. adım ) Birimler K Adet kümeye ayrılır. 2. adım ) Birimler, değer bakımından en yakın kümeye atanarak devam edilir. 3. adım ) Adım 2 hiç atama yapılmayacak hale gelene kadar tekrarlanır. Bu şekilde kümeleme işlemi yapılır.
Analizin aşamaları 1. Veri matrisinin hazırlanması 2. Benzerlik veya uzaklık matrislerinin elde edilmesi 3. Kümeleme yönteminin belirlenmesi 4.
Görüntü kümeleme , kabaca görüntünün her bir pikseline bakılıp benzer türdeki piksellerin kümelere ayrılması işlemidir. Görüntü kümeleme alanında farklı yöntemler ve algoritmalar kullanılmaktadır.
Hiyerarşik Kümeleme (Hierarchical Clustering)
Tek bağlantı (single-link): İki küme (k1 ve k2) arasındaki uzaklık (U), k1 kümesi ile k2 kümesinin birbirine en yakın olan iki elemanı (x1 ve x2) arasındaki uzaklık olarak kabul edilir.
Tam bağlantı kümeleme, tek bağlantının tam tersine her adımda en büyük mesafeye sahip en uzak üyeler kullanılarak iki kümenin birleştirilmesidir. Bu algoritmaya bu sebepten dolayı en uzak komşu algoritması da denir. Ortalama grup algoritması ise iki karşılıklı küme arasındaki tüm mesafelerin ortalamasıdır.
Yoğunluk tabanlı kümeleme yöntemi, kümelerin genel veri setine kıyasla yoğunluğa dayalı olarak tanımlandığı, yaygın olarak kullanılan dördüncü küme analizi tekniğidir. Seyrek alanlardaki nesneler, grafik gösterimde tipik olarak kümeleri ayırdıkları için gürültü ve sınır noktalarıdır.
Yapay zeka örnekleri arasında otomatik dil tercümesi, görüntü işleme, ses tanıma, otonom araçlar, akıllı ev sistemleri, oyunlar, chatbotlar ve daha pek çok uygulama bulunur.
Bu sebeple, yapay zekâ; sesli asistanlar, dil çevirileri, öneri sistemleri, navigasyon, sosyal güvenlik, sağlık hizmetleri, e-ticaret ve yardımcı robot uygulamalarıyla günlük hayatımızda yer almaktadır. Siber güvenlik ve savunma sanayi gibi sektöre özel stratejik çalışmalarda da kullanılmaktadır.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri