k-means kümelemesi ne demek?

## K-Means Kümelemesi

**K-Means**, denetimsiz öğrenme algoritmalarından biridir ve amacı, bir veri kümesini önceden belirlenmiş *k* sayıda kümeye ayırmaktır. Bu algoritmada, her bir veri noktası, en yakın olduğu kümenin merkezine atanır.

**Temel Adımlar:**

1.  **K Küme Sayısının Belirlenmesi:** İlk olarak, veri kümesinin kaç kümeye ayrılacağına karar verilir. Bu sayı (*k*), genellikle önceden belirlenir. [K küme sayısı belirleme](https://www.nedemek.page/kavramlar/k%20küme%20sayısı%20belirleme) önemli bir adımdır ve doğru *k* değerinin seçimi, kümeleme sonuçlarını doğrudan etkiler.

2.  **Merkez Noktalarının (Centroid) Başlangıç Değerleri:** Her bir küme için rastgele veya belirli yöntemlerle *k* sayıda merkez noktası (centroid) belirlenir. [Merkez noktası (centroid)](https://www.nedemek.page/kavramlar/merkez%20noktası%20(centroid)) her kümenin ortalama değerini temsil eder.

3.  **Atama Adımı:** Her bir veri noktası, Öklid mesafesi gibi bir mesafe ölçütü kullanılarak en yakın olduğu merkeze atanır.  [Öklid mesafesi](https://www.nedemek.page/kavramlar/Öklid%20mesafesi) veri noktaları arasındaki benzerliği ölçmede kullanılır.

4.  **Güncelleme Adımı:** Her kümenin merkez noktası, o kümeye ait tüm veri noktalarının ortalaması alınarak güncellenir.

5.  **Tekrarlama:** Atama ve güncelleme adımları, merkez noktaları değişmeyene veya önceden belirlenmiş bir iterasyon sayısına ulaşılana kadar tekrarlanır.

**Avantajları:**

*   **Basit ve Anlaşılır:** K-Means, kolayca anlaşılabilen ve uygulanabilen bir algoritmadır.
*   **Hızlı:** Büyük veri kümelerinde bile genellikle hızlı sonuçlar verir.
*   **Ölçeklenebilir:** Büyük veri kümelerine uygulanabilir.

**Dezavantajları:**

*   **K Küme Sayısının Önceden Belirlenmesi:** Doğru *k* değerini belirlemek zor olabilir.  Yanlış *k* değeri, [kümeleme kalitesi](https://www.nedemek.page/kavramlar/kümeleme%20kalitesi)'ni düşürebilir.
*   **Yerel Minimumlara Takılma:** Başlangıç merkez noktalarının seçimi sonuçları etkileyebilir ve algoritma yerel minimumlara takılabilir.
*   **Dış Değerlere Duyarlılık:** Dış değerler ([outlier](https://www.nedemek.page/kavramlar/outlier)), küme merkezlerini etkileyebilir ve kümeleme sonuçlarını bozabilir.
*   **Dairesel Küme Şekilleri Varsayımı:** K-Means, kümelerin dairesel (veya hiperküresel) bir şekle sahip olduğunu varsayar. Bu nedenle, karmaşık şekillere sahip kümelerde iyi sonuç vermeyebilir.

**Uygulama Alanları:**

*   **Müşteri Segmentasyonu:** Müşterileri benzer özelliklere göre gruplandırma.
*   **Görüntü İşleme:** Görüntüleri segmentlere ayırma.
*   **Belge Sınıflandırma:** Belgeleri konularına göre gruplandırma.
*   **Anomali Tespiti:** Veri setindeki anormal davranışları belirleme.

**Önemli Kavramlar:**

*   **Kümeleme:** [Kümeleme](https://www.nedemek.page/kavramlar/Kümeleme)
*   **Denetimsiz Öğrenme:** [Denetimsiz Öğrenme](https://www.nedemek.page/kavramlar/Denetimsiz%20Öğrenme)
*   **Mesafe Ölçütleri:** [Mesafe Ölçütleri](https://www.nedemek.page/kavramlar/Mesafe%20Ölçütleri)
*   **İterasyon:** [İterasyon](https://www.nedemek.page/kavramlar/İterasyon)