Kümeleme analizi verilerin birimlere veya değişkenlere göre birbirlerine benzerlikleri bakımından ayrık kümelerde toplanmasını sağlayan bir tekniktir.
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.
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.
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 analizi ise bir veri kümesindeki bilgileri belirli yakınlık kriterlerine göre gruplara ayırma işlemidir. Bu grupların her birine “küme” adı verilir. Kümeleme analizine kısaca “kümeleme” adı verilir. Kümeleme işleminde küme içindeki elemanların benzerliği fazla, kümeler arası benzerlik ise az olmalıdır.
İlgili 37 soru bulundu
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 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.
Çok değişkenli istatistiksel tekniklerden birisi olan kümeleme analizi, grup sayısı bilinmeyen ve gruplandırılmamış verilerin benzerliklerine göre sınıflandırılması amacıyla kullanılmaktadır.
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.
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.
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.
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.
Veritabanı kümeleme, kısaca verilerinizi depolamak için birden çok bilgisayarın birlikte çalışması ve bu işi yapan bir küme oluşturmalarıdır.
1. hatırlama sırasında ögelerin kendiliğinden gruplanması eğilimi. Bu gruplandırma benzer ya da ilişkili ögeler arasında olur. Bu durum, aynı kategoriden ögelerin birlikte hatırlanmasını içeren bellek görevlerinde kendini gösterir.
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.
Görüntü kümeleme , kabaca görüntünün her bir pikseline bakılıp benzer türdeki piksellerin kümelere ayrılması işlemidir. Görüntü kümeleme alanında farklı yöntemler ve algoritmalar kullanılmaktadır.
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.
Kümeleme aşamasında ilk önce uzaklıklar matrisi elde edilir. Uzaklık ölçüleri doğrudan birim ya da değişkenlerin kümelenmesinde kullanılabileceği gibi birim ya da değişkenler arasındaki benzerlik –farklılıkları hesaplamada da kullanılabilir.
Sınıflandırma problemini çözen algoritmaya sınıflandırıcı (classifier), tahmin edilen örneklerden sınıflara doğru yönlendirmeye de sınıflandırma modeli (classification model) denir.
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.
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.
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.
Kümeleme analizinin amacı; ele alınan işletmeye, pazar bölümlendirmesi ve hedef pazar seçimi gibi stratejik pazarlama kararlarında yardımcı olması için, önceden bilinmeyen kritik müşteri özellikleri ve önem derecelerini de ortaya çıkararak gerekli öngörüyü sağlamaktır.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri