• Buradasın

    K Means'de küme sayısı nasıl belirlenir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    K-Means algoritmasında küme sayısı (K) şu adımlarla belirlenir:
    1. Deneysel Süreç: Küme sayısının belirlenmesi genellikle deneysel bir süreçtir ve verinin doğasına bağlıdır 1.
    2. Başlangıç Küme Merkezlerinin Seçimi: Rastgele olarak K adet veri noktası seçilir ve bu noktalar her bir kümenin merkezini temsil eder 15.
    3. Dirsek Yöntemi: Farklı küme sayıları için küme içi hata kareler toplamı (WCSS) hesaplanır ve bir grafik çizilir 25. Grafikteki "dirsek" noktası, optimal küme sayısını gösterir 25.
    4. İterasyon: Küme merkezleri değişmeyene veya belirli bir sayıda iterasyon tamamlanana kadar veriler tekrar kümelere atanır ve merkezler güncellenir 15.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. academy.patika.dev
        1
      2. handsonmentor.com
        2
      3. medium.com
        3
      4. spss-yardimi.com
        4
      5. yusuffyk.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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

    Kümeleme analizinde iki yöntem nedir?

    Kümeleme analizinde iki temel yöntem şunlardır: 1. Hiyerarşik Kümeleme: Bu yöntemde algoritma, veri varlıklarını hiyerarşik bir düzene yerleştirir. İki farklı yaklaşımı vardır: - Birleştirici Yöntem: Tek bir varlıktan başlayarak küme grupları oluşturur. - Bölücü Yöntem: Tüm veri noktalarını bir küme olarak başlatır ve bunları bölerek küme grupları oluşturur. 2. Bölümleme Kümelemesi: Veri varlıklarını örtüşmeyen bölümlere ayırır.
    5 kaynak