Ekim 19, 2021
11 11 11 ÖÖ
TCP nedir ? Aktarım Katmanı 2
Aktarım Katmanı Tcp Nedir
Yönlendirme Nedir 2 ?
Yönlendirme Nedir ?
Ağ Katmanı Nedir 2 ?
Ağ Katmanı Nedir ?
Veri Bağı Katmanı Nedir 2 ?
Android Studio Nasıl Kurulur ?
Veri Bağı Katmanı Nedir ?
Fiziksel Katman Nedir ?
Son Yazılar
TCP nedir ? Aktarım Katmanı 2 Aktarım Katmanı Tcp Nedir Yönlendirme Nedir 2 ? Yönlendirme Nedir ? Ağ Katmanı Nedir 2 ? Ağ Katmanı Nedir ? Veri Bağı Katmanı Nedir 2 ? Android Studio Nasıl Kurulur ? Veri Bağı Katmanı Nedir ? Fiziksel Katman Nedir ?
veri madeni

Kümeleme Analizi Nedir ?

Paylaşım , Takip İçin

Kümeleme Analizi Nedir?

Veri noktalarının bir kümesi ve noktalar arasındaki benzerliği ölçen bir benzerlik ölçümü verilmiş olsun, kümelemenin amacı aşağıdaki özellikleri sağlayan kümeleri bulmaktır.

Küme içi uzaklıklar minimize edilir

Kümeler arası uzaklıklar maksimize edilir

Kümeleme Analizi Ne Değildir?

  • Denetimli sınıflandırma

–Sınıf etiketine sahip verilerle çalışmaz

  • Basit bölümleme

–Soyadına göre farklı kayıt gruplarının alfabetik olarak bölünmesi değildir.

  • Bir sorgunun sonuçları

–Bir şarta göre gruplamaların elde edilmesi değildir.

  • Grafik bölümleme değildir.

Kümeleme Tipleri

  • İki tür kümeleme vardır: hiyerarşik ve bölümlemeli. İkisi arasında önemli farklar vardır.
  • Bölümlemeli kümeleme

–Veri nesnelerini, her veri nesnesi sadece bir kümede olacak şekilde ayıran kümeleme yöntemidir

  • Hiyerarşik kümeleme

–Bir hiyerarşik ağaç şeklinde veri nesnelerini iç içe kümelere dağıtan kümeleme yöntemidir

Bölümlemeli Kümeleme

Kümeleme Analizi

Hiyerarşik Kümeleme

kümeleme analizi

Kümeler arasındaki diğer farklar

  • Özel ve özel olmayan

–Özel olmayan kümelenmelerde, noktalar birden çok kümeye ait olabilir.

–Noktalar birden fazla sınıfı veya “sınır” noktasını temsil edebilir

  • Bulanık ve bulanık olmayan

–Bulanık kümelemede bir nokta, 0 ile 1 arasında bir ağırlıkla her kümeye aittir.

–Ağırlıklar toplamı 1 olmalıdır

–Olasılıksal kümeleme ile benzer karakteristiğe sahiptir

  • Parçalı bütüne karşı

–Bazı durumlarda, yalnızca bazı verileri kümelemek isteriz

  • Heterojen homojen olana karşı

–Farklı boyutlarda, şekillerde ve yoğunluklarda kümeler olabilir

Kümelerin Türleri

  • İyi ayrılmış kümeler
  • Merkez tabanlı kümeler
  • Sürekli kümeler
  • yoğunluk tabanlı kümeler
  • Özellik veya kavrama dayalı
  • Bir amaç fonksiyonu ile açıklanan

İYİ AYRILMIŞ KÜMELER

  • İyi ayrılmış kümeler:

–Bir küme içerisinde yer alan herhangi bir noktanın başka bir kümedeki herhangi bir noktaya kendi kümesinde yer alan bir noktadan daha yakın olmaması durumudur.  

kümeleme analizi

MERKEZ TABANLI KÜMELER

  • Merkez-tabanlı

–Küme içerisinde yer alan noktaların kendi küme merkezlerine diğer küme merkezlerinden daha yakın (daha benzer) olduğu kümeleme türüdür.

  • Noktalar küme merkezi etrafında toplanırlar.

–Kümenin merkezi kümede yer alan noktaların tamamının ortalaması olup centroid olarak bilinir. Ayrıca, kümenin en temsil edici “representative” noktası medoid olarak bilinir.

veri madeni

Sürekli Kümeler

  • Sürekli küme (Yakın komşu veya geçişli)

–Bir küme, kümedeki bir noktanın kümedeki bir veya daha fazla noktaya kümedeki olmayan herhangi bir noktadan daha yakın (veya daha fazla) olacak şekilde bir nokta kümesidir.

Yoğunluk Tabanlı Kümeler

  • Yoğunluk tabanlı

–Bir küme, yüksek yoğunluklu diğer bölgelerden düşük yoğunluklu bölgelerle ayrılan yoğun bir nokta bölgesidir.

–Kümeler düzensiz veya iç içe olduğunda ve gürültü ve aykırı değerler olduğunda kullanılır.

Kavramsal kümeler

  • Kavramsal kümeler

–Bazı ortak özellikleri paylaşan veya belirli bir kavramı temsil eden kümeler bulunur.

Amaç fonksiyonu

  • Bir amaç fonksiyonu tarafından açıklanan kümeler

–Bir amaç fonksiyonunu maksimize veya minimize edecek kümeler bulunur.

–Noktaları kümelere bölmenin tüm olası yolları numaralandırılır ve verilen nesnel işlev kullanılarak her bir potansiyel kümenin «iyiliği» (goodness) değerlendirilir.  (NP Hard)

– Küresel veya yerel hedeflere sahip olabilir.

  • Hiyerarşik kümeleme algoritmaları tipik olarak lokal amaç fonksiyonlarına sahiptir.
  • Bölümlemeli algoritmalar tipik olarak global amaç fonksiyonlarına sahiptir.

–Global objektif fonksiyon yaklaşımının bir varyasyonu, verileri parametreli bir modele uydurmaktır.

  • Model için parametreler verilerden belirlenir.
  • Karışım modelleri, verilerin bir dizi istatistiksel dağılımın ‘karışımı ‘olduğunu varsayar.
  • Kümeleme sorununu farklı bir etki alanıyla eşleyin ve bu etki alanındaki ilgili bir sorunu çözün

–Yakınlık matrisi, düğümlerin kümelenen noktalar olduğu ağırlıklı bir grafik tanımlar ve ağırlıklı kenarlar noktalar arasındaki yakınlıkları temsil eder.

–Kümeleme, grafiği her küme için bir tane olmak üzere bağlı bileşenlere bölmeye eşdeğerdir.

–Kümeler arasındaki kenar ağırlığını en aza indirmek ve kümeler içindeki kenar ağırlığını en üst düzeye çıkarmak istiyoruz

Bir önceki veri madenciliği konusu için tıklayınız — Model değerlendirme nedir ?


Paylaşım , Takip İçin
0 0 votes
Article Rating

Bir Cevap Yazın

0 Yorum
Inline Feedbacks
View all comments
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x
HAYALİNDEKİ YAZILIM
%d blogcu bunu beğendi: