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.
Çok değişkenli istatistiksel tekniklerden birisi olan kümeleme analizi, grup sayısı bilinmeyen ve gruplandırılmamış verilerin benzerliklerine göre sınıflandırılması amacıyla kullanılmaktadır.
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 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 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.
İlgili 20 soru bulundu
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.
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 Nedir? 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.
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 nedir? Kümeleme ya da kümeleme analizi bir unsupervised learning (denetimsiz öğrenme) problemidir. Verilerdeki doğal olarak oluşan gruplanmayı keşfetmeyi amaçlar. Supervised learning algoritmalarının aksine, yalnızca girdileri kullanarak, grup ve kümeleri tespit eder.
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.
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.
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.
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.
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.
Kaba küme modelinde, evren her zaman iki birbirini tamamlayıcı kümeye, yani pozitif ve sınır bölgelere bölünür. Bu nedenle, bağımlılık derecesi ve sınıflandırma kalitesi gibi iki bölgeden yalnızca birini yansıtan belirsizlik ölçüleri, nitelik azaltımı yeterli olmaktadır.
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.
Görüntü kümeleme , kabaca görüntünün her bir pikseline bakılıp benzer türdeki piksellerin kümelere ayrılması işlemidir. Görüntü kümeleme alanında farklı yöntemler ve algoritmalar kullanılmaktadır.
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.
Kümeler genellikle A, B, C, … gibi büyük harflerle gösterilirler. Kümenin elemanları ise a, b, c, … gibi küçük harflerle gösterilir.
Kümelenmiş çeşitlendirme stratejisi olarak da adlandırılan bu stratejiyi uygulayan işletmelerin esas işleri ile diğer farklı işleri arasında hiçbir benzerlik bulunmamakta ve işler tamamıyla farklı ve değişik alanlarda olabilmektedir.
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.
Agglomerative yöntemde başlangıçta her nokta bir kümedir. Bu nokta, en yakınındaki noktaları toplayarak küçük kümeleri, daha sonra bu kümeler en yakınındaki diğer kümeleri toplayarak daha büyük kümeleri, en sonunda da bütün noktların dahil olduğu büyük tek küme oluşur.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri