• Buradasın

    Denetimsiz öğrenme yöntemlerinden biri olan kümeleme nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Kümeleme (clustering), denetimsiz öğrenme yöntemlerinden biridir ve benzer özelliklere sahip veri noktalarını aynı gruba (küme) ayırma işlemidir 25. Kümeleme algoritmaları, veri setindeki doğal yapıları keşfederek verileri gruplar halinde organize eder ve bu sayede verideki desenleri ortaya çıkarır 5.
    Kümelemenin amacı:
    • Veri azaltma (data reduction) 2. Homojen gruplar için temsilciler bularak iyi bir kümeleme sağlanabilir 2.
    • Doğal kümeler bulma 23. Bilinmeyen özellikleri tanımlanabilir ve kullanışlı, uygun gruplar bulunabilir 23.
    • Olağandışı veri nesneleri bulma (outlier detection) 23.
    Kümeleme algoritmalarına bazı örnekler:
    • K-Means 145. En eski kümeleme metotlarından biridir 2.
    • Hiyerarşik kümeleme 145.
    • Fuzzy C-means 2. Bulanık veri setleri kullanılır ve her nokta, farklı üyelik dereceleriyle birden fazla kümeye dahil edilebilir 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. academy.patika.dev
        1
      2. yavuz.github.io
        2
      3. turhost.com
        3
      4. elektrikport.com
        4
      5. ads.hacibayram.edu.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Kümeleme analizinde iki yöntem nedir?

    Kümeleme analizinde iki ana yöntem şunlardır: 1. Hiyerarşik Kümeleme: Birleştirici (agglomerative) ve ayırıcı (divisive) olmak üzere iki grupta incelenir. Birleştirici (agglomerative) kümeleme: Her gözlem başlangıçta ayrı bir küme olarak kabul edilir ve en benzer iki küme birleştirilerek küme sayısı azaltılır. Ayırıcı (divisive) kümeleme: Tüm gözlemleri içeren büyük bir küme ile başlanır ve en farklı gözlemler ayrılarak daha küçük kümeler oluşturulur. 2. Hiyerarşik Olmayan Kümeleme: Küme sayısı önceden biliniyorsa veya araştırmacı anlamlı bir küme sayısına karar verdiyse kullanılır. K-ortalama Tekniği: Araştırmacının belirlediği küme sayısına göre gözlemler, küme merkezleri etrafında gruplandırılır. En Çok Olabilirlik Tekniği: Her gözlem, en büyük olabilirlik değerini sağlayacak şekilde önceden belirlenen kümelere atanır.
    5 kaynak

    PCA ile kümeleme nasıl yapılır?

    PCA (Temel Bileşen Analizi) ile kümeleme yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. PCA Uygulaması: - `PCA` kütüphanesi kullanılarak veri boyutu azaltılır. - `fit_transform` yöntemi ile veriler dönüştürülür. 2. Kümeleme: - Dönüştürülmüş veriler üzerinde `K-Means`, `Hiyerarşik Kümeleme` veya `DBSCAN` gibi algoritmalar uygulanır. Örnek Python Kodu: ```python from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) # PCA sonrası görselleştirme plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=kmeans.labels_, cmap='viridis') plt.xlabel("Bileşen 1") plt.ylabel("Bileşen 2") plt.title("PCA Sonrası Kümeleme") plt.show() ``` Bu yöntem, yüksek boyutlu verileri daha az bileşene indirerek kümeleme algoritmalarının daha verimli çalışmasını sağlar. Doğru algoritma seçimi, verinin yapısına ve çözmek istenen probleme bağlıdır.
    5 kaynak

    Denetimsiz öğrenme yöntemi hangi işlemi gerçekleştirir?

    Denetimsiz öğrenme yöntemi, etiketli verilere ihtiyaç duymadan veri kümesindeki gizli kalıpları ve yapıları keşfetmeye çalışır. Gerçekleştirdiği bazı işlemler: Kümeleme (Clustering). Anomali tespiti. İlişkilendirme madenciliği. Boyut indirgeme.
    5 kaynak

    Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki fark nedir?

    Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki temel farklar şunlardır: Etiketli veriler: Denetimli öğrenmede, çıktının nasıl olması gerektiği bilinen etiketli veriler kullanılır. Karmaşıklık: Denetimsiz öğrenme, denetimli öğrenmeye göre daha karmaşıktır. Gerçek zamanlı analiz: Denetimli öğrenme, offline (çevrimdışı) analiz yaparken, denetimsiz öğrenme real-time analysis (gerçek zamanlı analiz) kullanır. Sonuçların doğruluğu: Denetimli öğrenme, etiketli veriler kullanıldığından daha doğru ve güvenilir sonuçlar verir. Kullanım alanları: Denetimli öğrenme genellikle regresyon ve sınıflandırma problemlerinde, denetimsiz öğrenme ise kümeleme ve ilişkilendirme problemlerinde kullanılır.
    5 kaynak

    Kümeleme ve sınıflandırma arasındaki fark nedir?

    Kümeleme (Clustering) ve sınıflandırma (classification) arasındaki temel farklar şunlardır: Denetim durumu: Sınıflandırma, denetimli (supervised) bir makine öğrenmesi yöntemidir; verilerin etiketleri bellidir. Kümeleme, denetimsiz (unsupervised) bir makine öğrenmesi yöntemidir; verilerin etiketi yoktur. Amaç: Sınıflandırmada amaç, verileri önceden tanımlanmış etiketlere göre gruplandırmaktır. Kümelemede amaç, verilerdeki gizli yapıları veya ilişkileri ortaya çıkarmak, benzer veri noktalarını içsel benzerliklerine veya modellerine göre gruplamaktır. Eğitim verisi: Sınıflandırmada eğitim verileri etiketlidir. Kümelemede eğitim verileri etiketsizdir. Çıktı: Sınıflandırmanın çıktısı, sınıf etiketleridir. Kümelemenin çıktısı, küme üyeleridir. Kullanım alanları: Sınıflandırma, spam tespiti, duyarlılık analizi, hastalık teşhisi ve görüntü tanıma gibi alanlarda kullanılır. Kümeleme, müşteri segmentasyonu, belge kümeleme, öneri sistemleri ve anormallik tespiti gibi görevlerde kullanılır.
    5 kaynak

    Kümeleme analizi nedir?

    Kümeleme analizi, benzer özelliklere sahip gözlemleri (müşteriler, ürünler, bölgeler vb.) bir araya getirerek homojen gruplar, yani kümeler oluşturmayı amaçlayan istatistiksel bir tekniktir. Bu analizin bazı önemli amaçları: - Hedef kitleyi netleştirmek: Benzer müşterilere yönelik pazarlama çabalarını daha etkili hale getirmek. - Pazarlama stratejilerini özelleştirmek: Her bir küme için özel stratejiler geliştirmek. - Rekabet avantajı elde etmek: Müşteriye daha iyi hizmet sunarak marka sadakatini artırmak. - Kaynakları etkin kullanmak: Pazarlama bütçesini ve çabalarını en değerli müşteri segmentlerine odaklamak. Kümeleme analizi, veri madenciliği, makine öğrenimi ve örüntü tanıma gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
    5 kaynak

    Denetimsiz öğrenme nedir?

    Denetimsiz öğrenme, etiketli veriler arasındaki gizli kalmış yapıyı veya örüntüyü bulmaya çalışan bir makine öğrenmesi yöntemidir. Bu yaklaşımda, model verinin yapısını, kalıplarını ve ilişkilerini keşfetmeyi öğrenir. Denetimsiz öğrenmenin iki ana türü vardır: 1. Kümeleme (Clustering). 2. Boyut indirgeme. Denetimsiz öğrenmenin bazı kullanım alanları: müşteri segmentasyonu; anomali tespiti; pazar sepeti analizi; görüntü sıkıştırma.
    5 kaynak