• Buradasın

    PCA ile kümeleme nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    PCA (Temel Bileşen Analizi) ile kümeleme yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir:
    1. PCA Uygulaması:
      • PCA
        kütüphanesi kullanılarak veri boyutu azaltılır 2.
      • fit_transform
        yöntemi ile veriler dönüştürülür 2.
    2. Kümeleme:
      • Dönüştürülmüş veriler üzerinde 
        K-Means
        , 
        Hiyerarşik Kümeleme
        veya 
        DBSCAN
        gibi algoritmalar uygulanır 23.
    Örnek Python Kodu:
    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 23.
    Doğru algoritma seçimi, verinin yapısına ve çözmek istenen probleme bağlıdır 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. sonsuzbilgi.com.tr
        1
      2. miuul.com
        2
      3. qastack.info.tr
        3
      4. veribilimiokulu.com
        4
      5. ultralytics.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    İçerik kümeleri nedir?

    İçerik kümesi (content cluster), belirli bir ana konu etrafında birbirine bağlı alt içeriklerden oluşan bir içerik stratejisidir. İçerik kümesinin üç temel yapı taşı vardır: 1. Pillar content (ana içerik sayfası). 2. Cluster content (alt içerikler). 3. Internal linking (iç bağlantı). İçerik kümeleri, arama motorlarının içeriği daha iyi anlamasını sağlayarak web sitelerinin otoritesini artırır ve üst sıralarda yer almasını kolaylaştırır.
    5 kaynak

    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

    Küme modeli nasıl yapılır?

    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.
    5 kaynak

    İki aşamalı kümeleme analizi nedir?

    İki Aşamalı Kümeleme Analizi (Two-Step Cluster Analysis), bir kümeleme analizi türüdür ve iki ana aşamadan oluşur: 1. Ön Kümeleme Aşaması: Veri kümesinin karmaşıklığını azaltmak için kategorik değişkenlere dayalı olarak potansiyel kümeler belirlenir. 2. Kümeleme Aşaması: Ön kümelemeden kaynaklanan alt kümeler, gerekli küme sayısına göre gruplanır. Bu analiz yöntemi, hem kategorik hem de sürekli değişkenleri verimli bir şekilde işleyebildiği için gerçek dünya uygulamalarında yaygın olarak kullanılır. Ancak, iki aşamalı kümeleme analizinin dezavantajları da vardır: Analizin sonuçları, SPSS'in kendi algoritması tarafından belirlendiği için kullanıcıya fazla kontrol şansı bırakmaz ve rastgele dağılımları da bir düzen şeklinde algılayıp onları da kümelendirme riski taşır (aşırı uyum).
    5 kaynak

    Denetimsiz öğrenme yöntemlerinden biri olan kümeleme nedir?

    Kümeleme (clustering), denetimsiz öğrenme yöntemlerinden biridir ve benzer özelliklere sahip veri noktalarını aynı gruba (küme) ayırma işlemidir. Kümelemenin amacı: Veri azaltma (data reduction). Doğal kümeler bulma. Olağandışı veri nesneleri bulma (outlier detection). Kümeleme algoritmalarına bazı örnekler: K-Means. Hiyerarşik kümeleme. Fuzzy C-means.
    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