kümeleme analizi ne demek?

Kümeleme Analizi (Clustering Analysis)

Kümeleme analizi, etiketlenmemiş verileri, birbirine benzer özelliklere sahip olanları aynı gruplar (kümeler) içerisinde toplayarak anlamlı alt gruplara ayırma işlemidir. Bu analizde, her bir küme içindeki veriler birbirine daha yakın (benzer) iken, farklı kümelerdeki veriler birbirinden daha uzaktır (farklıdır).

Kümeleme analizi, keşifsel veri analizinin önemli bir parçasıdır ve birçok farklı alanda uygulanabilir. Örneğin;

• Pazarlama: Müşterileri benzer özelliklere göre segmentlere ayırarak hedefli pazarlama stratejileri geliştirmek.
• Biyoloji: Genetik verileri analiz ederek türleri veya hastalık gruplarını belirlemek.
• Sosyal Bilimler: Sosyal ağlardaki kullanıcıları ilgi alanlarına göre gruplandırmak.
• Görüntü İşleme: Piksel değerlerine göre görüntüleri bölgelere ayırmak.

Kümeleme Yöntemleri:

Birçok farklı kümeleme algoritması bulunmaktadır. En yaygın kullanılan bazıları şunlardır:

• Merkez Tabanlı (Centroid-based) Kümeleme: K-Means gibi algoritmalar, her bir küme için bir merkez noktası (centroid) belirler ve verileri en yakın merkeze göre kümelendirir. K-Means Kümeleme
• Hiyerarşik Kümeleme (Hierarchical Clustering): Verileri, iç içe geçmiş kümeler hiyerarşisi şeklinde organize eder. Birleştirici (agglomerative) ve bölücü (divisive) olmak üzere iki temel yaklaşımı vardır. Hiyerarşik Kümeleme
• Yoğunluk Tabanlı Kümeleme (Density-based Clustering): Verilerin yoğunluğuna göre kümeler oluşturur. DBSCAN gibi algoritmalar, yoğun bölgeleri kümeler olarak tanımlar ve seyrek bölgelerdeki verileri gürültü olarak kabul eder. DBSCAN
• Dağılım Tabanlı Kümeleme (Distribution-based Clustering): Verilerin belirli bir olasılık dağılımından geldiği varsayımıyla kümeler oluşturur. Gaussian Mixture Models (GMM) gibi algoritmalar bu yaklaşıma örnektir. Gaussian%20Mixture%20Models

Kümeleme Analizinde Dikkat Edilmesi Gerekenler:

• Veri Ön İşleme: Kümeleme algoritmalarının performansı, verilerin kalitesine ve ön işleme adımlarına bağlıdır. Eksik verilerin giderilmesi, aykırı değerlerin ele alınması ve verilerin ölçeklendirilmesi önemlidir. Veri%20Ön%20İşleme
• Özellik Seçimi: Hangi özelliklerin kullanılacağı, kümeleme sonuçlarını önemli ölçüde etkileyebilir. İlgili ve anlamlı özelliklerin seçilmesi gerekir. Özellik%20Seçimi
• Küme Sayısı: Birçok kümeleme algoritması, küme sayısını önceden belirtmeyi gerektirir. Uygun küme sayısını belirlemek için farklı yöntemler (örneğin dirsek yöntemi (elbow method), siluet analizi (silhouette analysis)) kullanılabilir. Dirsek%20Yöntemi Siluet%20Analizi
• Algoritma Seçimi: Farklı algoritmalar, farklı veri setleri için daha iyi sonuçlar verebilir. Veri setinin özelliklerine ve analiz amacına uygun algoritmanın seçilmesi önemlidir.
• Sonuçların Değerlendirilmesi: Kümeleme sonuçlarının anlamlı ve yorumlanabilir olup olmadığını değerlendirmek gerekir. İçsel (internal) ve dışsal (external) geçerlilik ölçütleri kullanılabilir.

Kümeleme analizi, verilerden anlamlı bilgiler elde etmek ve karar verme süreçlerini desteklemek için güçlü bir araçtır.