kümeleme algoritmaları ne demek?

Kümeleme Algoritmaları

Kümeleme algoritmaları, etiketlenmemiş verileri, birbirine benzer özelliklere sahip veri noktalarını aynı grupta (küme) toplayarak anlamlı gruplara ayırmayı amaçlayan denetimsiz öğrenme algoritmalarıdır. Amaç, küme içi benzerliği maksimize etmek ve kümeler arası farklılığı maksimize etmektir.

Temel Kavramlar:

• Veri Noktası: Kümelenecek olan bireysel veri örneği.
• Özellik: Veri noktasını tanımlayan nitelikler (örn., yaş, gelir, boy).
• Benzerlik Ölçütü: İki veri noktasının ne kadar benzer olduğunu belirleyen metrik (örn., Öklid mesafesi, Kosinüs benzerliği).
• Küme: Birbirine benzer veri noktalarından oluşan grup.
• Küme Merkezi (Centroid): Bir kümeyi temsil eden, genellikle kümedeki veri noktalarının ortalaması olan nokta.

Başlıca Kümeleme Algoritmaları:

• K-Ortalamalar (K-Means) Algoritması:

  • En popüler kümeleme algoritmalarından biridir.
  • Verileri, kullanıcı tarafından belirlenen k sayıda kümeye ayırır.
  • Her kümenin bir merkezi (centroid) vardır.
  • Veri noktaları, en yakın olduğu merkeze atanarak kümelere dahil edilir.
  • Merkezler sürekli olarak yeniden hesaplanır ve atamalar güncellenir, böylece küme içi varyans minimize edilir.
  • K-Ortalamalar (K-Means)

• Hiyerarşik Kümeleme:

  • Verileri hiyerarşik bir yapıda kümelendirir.
  • İki ana yaklaşımı vardır:
    • Birleştirici (Agglomerative): Her veri noktasını ayrı bir küme olarak başlatır ve en benzer kümeleri birleştirerek hiyerarşiyi yukarı doğru inşa eder.
    • Bölücü (Divisive): Tüm veri noktalarını tek bir küme olarak başlatır ve kümeyi ardışık olarak daha küçük kümelere böler.
  • Sonuç, veri noktalarının bir dendrogram (ağaç diyagramı) ile temsil edildiği bir hiyerarşidir.
  • Hiyerarşik Kümeleme

• Yoğunluk Tabanlı Uzaysal Kümeleme (DBSCAN):

  • Veri noktalarının yoğunluğuna göre kümeler oluşturur.
  • İki temel parametreye sahiptir:
    • epsilon (ε): Bir veri noktasının etrafındaki yarıçap.
    • minPts: Bir veri noktasının çekirdek nokta olarak kabul edilmesi için epsilon yarıçapı içinde bulunması gereken minimum nokta sayısı.
  • Gürültü noktalarını (kümelerin dışında kalan noktalar) tespit edebilir.
  • Yoğunluk Tabanlı Uzaysal Kümeleme (DBSCAN)

• Ortalama Kaydırma (Mean Shift) Algoritması:

  • Her veri noktasını bir potansiyel küme merkezi olarak kabul eder.
  • Veri noktalarını, yoğunluğun en yüksek olduğu bölgeye doğru iteratif olarak kaydırır.
  • Yakınsayan noktalar aynı kümeye atanır.
  • Ortalama Kaydırma (Mean Shift)

Kümeleme Algoritması Seçimi:

Doğru kümeleme algoritmasını seçmek, veri setinin özelliklerine ve analizin amacına bağlıdır.

• Veri kümesinin şekli ve büyüklüğü
• Beklenen küme sayısı
• Gürültü varlığı
• Algoritmanın yorumlanabilirliği ve karmaşıklığı gibi faktörler dikkate alınmalıdır.

Kümeleme Uygulama Alanları:

• Müşteri segmentasyonu
• Anomali tespiti
• Görüntü işleme
• Doğal dil işleme
• Biyoloji ve tıp

Değerlendirme Metrikleri:

Kümeleme sonuçlarını değerlendirmek için çeşitli metrikler kullanılır:

• Siluet Katsayısı: Bir veri noktasının kendi kümesine ne kadar benzediğini ve diğer kümelerden ne kadar farklı olduğunu ölçer.
• Calinski-Harabasz Endeksi: Küme içi dağılımı küçültürken küme dışı ayrımı artırır.
• Davies-Bouldin Endeksi: Kümeler arası benzerliği ve küme içi dağılımı dikkate alır.
• Dirsek Metodu (Elbow Method): K-Ortalamalar gibi algoritmalar için optimal küme sayısını belirlemeye yardımcı olur.

Bu metrikler, kümeleme sonuçlarının kalitesini nicel olarak değerlendirmeye yardımcı olur.