Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
Küme modeli oluşturmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir:
- Veri Toplama ve Hazırlık: Amaca uygun veriler toplanır ve detaylı bir veri tabanı oluşturulur 5. Veriler, değerlendirme ölçeğine göre standartlaştırılır ve kümeleme programına uygun hale getirilir 5.
- Kümeleme Algoritmasının Seçimi: Hiyerarşik, dağılım tabanlı, yoğunluk temelli veya K-Means gibi uygun bir kümeleme algoritması seçilir 25.
- Modelin Oluşturulması: Seçilen algoritmaya göre model oluşturulur. Örneğin, K-Means için
from sklearn.cluster import KMeans
komutu kullanılır vemodel = KMeans(n_clusters=4)
şeklinde bir örnek oluşturulur 2. - Modelin Eğitilmesi:
model.fit(raw_data[0])
komutu ile model, veri seti üzerinde eğitilir 2. - Tahminlerin Yapılması: Model, her veri noktasının hangi kümeye ait olduğunu ve küme merkezlerini tahmin etmek için kullanılır 2.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: