Küme modeli oluşturmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık: Amaca uygun veriler toplanır ve detaylı bir veri tabanı oluşturulur. 2. Kümeleme Algoritmasının Seçimi: Hiyerarşik, dağılım tabanlı, yoğunluk temelli veya K-Means gibi uygun bir kümeleme algoritması seçilir. 3. Modelin Oluşturulması: Seçilen algoritmaya göre model oluşturulur. Örneğin, K-Means için `from sklearn.cluster import KMeans` komutu kullanılır ve `model = KMeans(n_clusters=4)` şeklinde bir örnek oluşturulur. 4. Modelin Eğitilmesi: `model.fit(raw_data[0])` komutu ile model, veri seti üzerinde eğitilir. 5. Tahminlerin Yapılması: Model, her veri noktasının hangi kümeye ait olduğunu ve küme merkezlerini tahmin etmek için kullanılır. Küme modeli oluştururken ayrıca küme diyagramları da kullanılabilir.