• Buradasın

    Kmeans nasıl çalışır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    K-Means algoritması, bir veri kümesini önceden belirlenmiş sayıda farklı, örtüşmeyen alt gruplara veya "kümelere" ayırır 23. "K" harfi, bu küme sayısını ifade eder 2. Algoritma, veri noktalarını benzerliklerine göre gruplandırarak çalışır ve benzerlik genellikle noktalar arasındaki Öklid mesafesi ile ölçülür 2. Her küme, o kümedeki tüm veri noktalarının ortalaması olan ve "centroid" olarak bilinen merkezi tarafından temsil edilir 2.
    K-Means algoritmasının çalışma adımları:
    1. Küme merkezlerinin belirlenmesi 34. Her kümenin merkez noktasını veya ortalamasını temsil etmek üzere rastgele K adet nesne seçilir 34.
    2. Verilerin kümelendirilmesi 34. Kalan diğer nesneler, kümelerin ortalama değerlerine olan uzaklıkları dikkate alınarak en benzer oldukları kümelere dahil edilir 34.
    3. Yeni merkezlerin belirlenmesi 34. Her bir kümenin ortalama değeri hesaplanarak yeni küme merkezleri belirlenir 34.
    4. Kararlı hale gelene kadar tekrarlama 34. Küme atamaları artık değişmeyene veya maksimum iterasyon sayısına ulaşılana kadar atama ve güncelleme adımları tekrarlanır 23.
    K-Means algoritması, büyük ölçekli verileri hızlı ve etkin şekilde kümeleyebilir 3. Ancak, aykırı değerler ve yoğunluğa dayalı kümeler içeren gerçek dünya verilerinde temel varsayımlarıyla eşleşmeyebilir 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. analyticsvidhya.com
        1
      2. 365datascience.com
        2
      3. ultralytics.com
        3
      4. freecodecamp.org
        4
      5. w3schools.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    K-means algoritması akış şeması nedir?

    K-Means algoritmasının akış şeması şu adımlardan oluşur: 1. Küme Sayısının Belirlenmesi: İlk adım, kaç küme oluşturulacağının belirlenmesidir. 2. Başlangıç Küme Merkezlerinin Seçilmesi: Rastgele olarak K adet veri noktası seçilir ve bu noktalar her bir kümenin merkezini temsil eder. 3. Verilerin Küme Merkezlerine Atanması: Her bir veri noktası, Öklid mesafesi veya başka bir mesafe ölçütü kullanılarak en yakın küme merkezine atanır. 4. Küme Merkezlerinin Güncellenmesi: Her küme için yeni bir merkez hesaplanır; bu, o kümedeki tüm noktaların ortalamasıdır. 5. Tekrar: 3. ve 4. adımlar, küme merkezleri değişmediği sürece tekrarlanır.
    5 kaynak