Sınıflandırmada amaç benzer nesneleri aynı sınıfa dahil etmek iken; kümelemede amaç benzer nesneleri aynı grupta toplamaktır. Örneğin; Kırşehirliler buraya, psikopatlar oraya, salağa yatanlar öbür tarafa gibi.
Sınıflandırma; birçok bilim dalında kullanılan bir karar verme işlemidir. Görüntü sınıflandırma işleminde amaç, bir görüntüdeki bütün pikselleri arazide karşılık geldikleri sınıflar veya temalar içine otomatik olarak atamak, yerleştirmektir.
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.
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 modelleri, benzer kayıtların gruplarını tanımlamaya ve kayıtları ait oldukları gruba göre etiketlemeye odaklanır. Bu, gruplar ve özellikleri hakkında önceden bilgi sahibi olmaksızın yapılır. Aslında, kaç grubun arasını aradığınızı bile bilemeyebilirsiniz.
İlgili 36 soru bulundu
Kümeleme veya küme analizi, projelerde karşımıza çıkan bir denetimsiz öğrenme problemidir. Genellikle, veri tarafındaki davranışlarını inceleyerek müşteri grupları oluşturarak verilerdeki ilginç sonuçları ortaya çıkarmak ve keşfetmek için bir veri analizi tekniği olarak kullanılır.
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 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.
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.
Analizin aşamaları 1. Veri matrisinin hazırlanması 2. Benzerlik veya uzaklık matrislerinin elde edilmesi 3. Kümeleme yönteminin belirlenmesi 4.
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.
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.
Sınıflandırma kavramı, basitçe bir veri kümesi (data set) üzerinde tanımlı olan çeşitli sınıflar arasında veriyi dağıtmaktır. Sınıflandırma algoritmaları, verilen eğitim kümesinden bu dağılım şeklini öğrenirler ve daha sonra sınıfının belirli olmadığı test verileri geldiğinde doğru şekilde sınıflandırmaya çalışırlar.
Sınıflandırmanın esas amacı, yeryüzünde bulunan canlıları akrabalık ilişkilerine göre gruplandırmak ve bu sayede de düzenli bir sistem içinde çalışılmasını kolaylaştırmaktır. Bu amaca hizmet veren bilim dalı ise "Sistematik" veya "Taksonomi" olarak bilinir.
Sınıflandırma Yöntemi bir veri setinin, içerdiği verinin ortak özel- liğine göre belirli sınıflara ayrılmasını sağlamaktadır.
Aynı ya da benzer iş kolunda faaliyet gösteren, coğrafi olarak birbirine yakın, birbirleriyle işbirliği ve rekabet halinde olan üretici firmalar ve onları destekleyici firma ve kurumların bir araya geldiği bir çalışma modelidir.
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.
Sınıflandırma algoritmaları, yeni bir öğenin tanımlanan kategorilerden birine girme olasılığını hesaplamak için eğitim verilerinin kategorizasyonunu kullanır. Sınıflandırma algoritmalarının en iyi bilinen örneği, gelen e-postaların “spam” veya “spam değil” şeklinde filtrelenmesidir.
Sınıflandırma problemini çözen algoritmaya sınıflandırıcı (classifier), tahmin edilen örneklerden sınıflara doğru yönlendirmeye de sınıflandırma modeli (classification model) denir.
K-means algoritmasının çalışma mekanizmasına göre öncelikle her kümenin merkez noktasını veya ortalamasını temsil etmek üzere K adet nesne rastgele seçilir. Kalan diğer nesneler, kümelerin ortalama değerlerine olan uzaklıkları dikkate alınarak en benzer oldukları kümelere dahil edilir.
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.
Hiyerarşik kümeleme algoritmalarının sonucunda, dendrogram adı verilen ağaç biçiminde bir görsel oluşmaktadır.
Bulanık Kümeleme yaklaşımı, kümeler birbirinden belirgin bir şekilde ayrılmıyorsa ya da üyeliklerinde bazı birimler küme üyeliğinde kararsızsa uygun bir yöntem olarak ortaya çıkmaktadır. Bulanık Kümeler, kümedeki birimin üyeliği olarak tanımlanan 0 ile 1 arasın- daki her birimi belirleyen fonksiyonlardır.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri