{"id":476290,"date":"2023-08-09T07:28:31","date_gmt":"2023-08-09T07:28:31","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:12:25","modified_gmt":"2023-09-05T11:12:25","slug":"clustering","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/tr\/wiki\/clustering\/","title":{"rendered":"K\u00fcmeleme"},"content":{"rendered":"

K\u00fcmeleme, benzer nesneleri veya veri noktalar\u0131n\u0131 belirli kriterlere g\u00f6re bir arada gruplamak i\u00e7in \u00e7e\u015fitli alanlarda kullan\u0131lan g\u00fc\u00e7l\u00fc bir tekniktir. Yayg\u0131n olarak veri analizi, \u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma, makine \u00f6\u011frenimi ve a\u011f y\u00f6netiminde kullan\u0131l\u0131r. K\u00fcmeleme, s\u00fcre\u00e7lerin verimlili\u011fini art\u0131rmada, de\u011ferli bilgiler sa\u011flamada ve karma\u015f\u0131k sistemlerde karar vermeye yard\u0131mc\u0131 olmada hayati bir rol oynar.<\/p>\n

K\u00fcmelenmenin k\u00f6keninin tarihi ve ilk s\u00f6z\u00fc.<\/h2>\n

K\u00fcmelenme kavram\u0131n\u0131n k\u00f6keni, insanlar\u0131n do\u011fal olarak \u00f6\u011feleri \u00f6zelliklerine g\u00f6re gruplara ay\u0131rd\u0131\u011f\u0131 eski zamanlara kadar uzanabilir. Ancak k\u00fcmelenmenin resmi \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 20. y\u00fczy\u0131l\u0131n ba\u015flar\u0131nda istatistik ve matematiksel tekniklerin ortaya \u00e7\u0131kmas\u0131yla ortaya \u00e7\u0131kt\u0131. \u00d6zellikle "k\u00fcmelenme" terimi bilimsel ba\u011flamda ilk kez Amerikal\u0131 genetik\u00e7i Sewall Wright taraf\u0131ndan 1932'de evrimsel biyoloji \u00fczerine yazd\u0131\u011f\u0131 makalesinde dile getirildi.<\/p>\n

K\u00fcmeleme hakk\u0131nda detayl\u0131 bilgi. K\u00fcmeleme konusunu geni\u015fletiyoruz.<\/h2>\n

K\u00fcmeleme \u00f6ncelikle verilerdeki a\u00e7\u0131k\u00e7a etiketlenmemi\u015f benzerlikleri ve ili\u015fkileri tan\u0131mlamak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Bir veri k\u00fcmesinin, k\u00fcmeler olarak bilinen alt k\u00fcmelere, her k\u00fcmedeki nesnelerin birbirine di\u011fer k\u00fcmelerdekilerden daha fazla benzeyece\u011fi \u015fekilde b\u00f6l\u00fcmlenmesini i\u00e7erir. Ama\u00e7, k\u00fcme i\u00e7i benzerli\u011fi en \u00fcst d\u00fczeye \u00e7\u0131karmak ve k\u00fcmeler aras\u0131 benzerli\u011fi en aza indirmektir.<\/p>\n

K\u00fcmeleme i\u00e7in her birinin kendine \u00f6zg\u00fc g\u00fc\u00e7l\u00fc ve zay\u0131f y\u00f6nleri olan \u00e7e\u015fitli algoritmalar vard\u0131r. Pop\u00fcler olanlardan baz\u0131lar\u0131 \u015funlard\u0131r:<\/p>\n

    \n
  1. K-anlam\u0131na gelir:<\/strong> Veri noktalar\u0131n\u0131 en yak\u0131n k\u00fcme merkezine yinelemeli olarak atayan ve yak\u0131nsamaya kadar a\u011f\u0131rl\u0131k merkezlerini yeniden hesaplayan, merkez merkezli bir algoritma.<\/li>\n
  2. Hiyerar\u015fik k\u00fcmeleme:<\/strong> Mevcut k\u00fcmeleri tekrar tekrar birle\u015ftirerek veya b\u00f6lerek i\u00e7 i\u00e7e ge\u00e7mi\u015f k\u00fcmelerden olu\u015fan a\u011fa\u00e7 benzeri bir yap\u0131 olu\u015fturur.<\/li>\n
  3. Yo\u011funlu\u011fa Dayal\u0131 K\u00fcmeleme (DBSCAN):<\/strong> Ayk\u0131r\u0131 de\u011ferleri g\u00fcr\u00fclt\u00fc olarak tan\u0131mlayarak veri noktalar\u0131n\u0131n yo\u011funlu\u011funa g\u00f6re k\u00fcmeler olu\u015fturur.<\/li>\n
  4. Beklenti Maksimizasyonu (EM):<\/strong> Verileri istatistiksel modellerle, \u00f6zellikle Gauss Kar\u0131\u015f\u0131m Modelleriyle (GMM) k\u00fcmelemek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/li>\n
  5. Aglomeratif K\u00fcmeleme:<\/strong> Bireysel veri noktalar\u0131yla ba\u015flayan ve bunlar\u0131 k\u00fcmeler halinde birle\u015ftiren a\u015fa\u011f\u0131dan yukar\u0131ya hiyerar\u015fik k\u00fcmelemeye bir \u00f6rnek.<\/li>\n<\/ol>\n

    K\u00fcmelenmenin i\u00e7 yap\u0131s\u0131. K\u00fcmeleme nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015f\u0131r?<\/h2>\n

    K\u00fcmeleme algoritmalar\u0131 verileri grupland\u0131rmak i\u00e7in genel bir s\u00fcre\u00e7 izler:<\/p>\n

      \n
    1. \n

      Ba\u015flatma:<\/strong> Algoritma, kullan\u0131lan y\u00f6nteme ba\u011fl\u0131 olarak ba\u015flang\u0131\u00e7 k\u00fcme merkezlerini veya \u00e7ekirdeklerini se\u00e7er.<\/p>\n<\/li>\n

    2. \n

      Atama:<\/strong> Her veri noktas\u0131, \u00d6klid mesafesi gibi bir mesafe \u00f6l\u00e7\u00fcs\u00fcne dayal\u0131 olarak en yak\u0131n k\u00fcmeye atan\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n

    3. \n

      G\u00fcncelleme:<\/strong> K\u00fcmelerin a\u011f\u0131rl\u0131k merkezleri, veri noktalar\u0131n\u0131n mevcut atamas\u0131na g\u00f6re yeniden hesaplan\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n

    4. \n

      Yak\u0131nsama:<\/strong> Atama ve g\u00fcncelleme ad\u0131mlar\u0131, yak\u0131nsama kriterleri kar\u015f\u0131lanana kadar tekrarlan\u0131r (\u00f6rne\u011fin, ba\u015fka yeniden atama yok veya minimum a\u011f\u0131rl\u0131k merkezi hareketi).<\/p>\n<\/li>\n

    5. \n

      Sonland\u0131rma:<\/strong> Yak\u0131nsama kriterleri kar\u015f\u0131land\u0131\u011f\u0131nda algoritma durur ve son k\u00fcmeler elde edilir.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      K\u00fcmelemenin temel \u00f6zelliklerinin analizi.<\/h2>\n

      K\u00fcmeleme, onu veri analizinde de\u011ferli bir ara\u00e7 haline getiren \u00e7e\u015fitli temel \u00f6zelliklere sahiptir:<\/p>\n

        \n
      1. \n

        Denetimsiz \u00d6\u011frenme:<\/strong> K\u00fcmeleme, etiketlenmi\u015f verilere ihtiya\u00e7 duymaz, bu da onu etiketlenmemi\u015f veri k\u00fcmelerindeki temel kal\u0131plar\u0131 ke\u015ffetmeye uygun hale getirir.<\/p>\n<\/li>\n

      2. \n

        \u00d6l\u00e7eklenebilirlik:<\/strong> Modern k\u00fcmeleme algoritmalar\u0131, b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmelerini verimli bir \u015fekilde i\u015flemek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n

      3. \n

        Esneklik:<\/strong> K\u00fcmeleme, \u00e7e\u015fitli veri t\u00fcrlerini ve mesafe \u00f6l\u00e7\u00fcmlerini bar\u0131nd\u0131rabilir ve bu da onun farkl\u0131 alanlarda uygulanmas\u0131na olanak tan\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n

      4. \n

        Anomali tespiti:<\/strong> K\u00fcmeleme, bir veri k\u00fcmesi i\u00e7indeki ayk\u0131r\u0131 veri noktalar\u0131n\u0131 veya anormallikleri tan\u0131mlamak i\u00e7in kullan\u0131labilir.<\/p>\n<\/li>\n

      5. \n

        Yorumlanabilirlik:<\/strong> K\u00fcmeleme sonu\u00e7lar\u0131, verilerin yap\u0131s\u0131na ili\u015fkin anlaml\u0131 bilgiler sa\u011flayabilir ve karar verme s\u00fcre\u00e7lerine yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

        K\u00fcmeleme T\u00fcrleri<\/h2>\n

        K\u00fcmeleme, farkl\u0131 kriterlere g\u00f6re \u00e7e\u015fitli t\u00fcrlere ayr\u0131labilir. A\u015fa\u011f\u0131da ana k\u00fcmeleme t\u00fcrleri verilmi\u015ftir:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
        Tip<\/th>\nTan\u0131m<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
        B\u00f6l\u00fcmleme K\u00fcmeleme<\/td>\nHer veri noktas\u0131 tam olarak bir k\u00fcmeye atanacak \u015fekilde, verileri \u00f6rt\u00fc\u015fmeyen k\u00fcmelere b\u00f6ler. \u00d6rnekler aras\u0131nda K-ortalamalar\u0131 ve K-medoidleri i\u00e7erir.<\/td>\n<\/tr>\n
        Hiyerar\u015fik k\u00fcmeleme<\/td>\nK\u00fcmelerin daha b\u00fcy\u00fck k\u00fcmelerin i\u00e7ine yerle\u015ftirildi\u011fi a\u011fa\u00e7 benzeri bir k\u00fcme yap\u0131s\u0131 olu\u015fturur.<\/td>\n<\/tr>\n
        Yo\u011funlu\u011fa Dayal\u0131 K\u00fcmeleme<\/td>\nVeri noktalar\u0131n\u0131n yo\u011funlu\u011funa g\u00f6re k\u00fcmeler olu\u015fturarak rastgele \u015fekilli k\u00fcmelere izin verir. \u00d6rnek: DBSCAN.<\/td>\n<\/tr>\n
        Model Tabanl\u0131 K\u00fcmeleme<\/td>\nVerilerin Gauss Kar\u0131\u015f\u0131m Modelleri (GMM) gibi olas\u0131l\u0131k da\u011f\u0131l\u0131mlar\u0131n\u0131n bir kar\u0131\u015f\u0131m\u0131ndan \u00fcretildi\u011fini varsayar.<\/td>\n<\/tr>\n
        Bulan\u0131k K\u00fcmeleme<\/td>\nVeri noktalar\u0131n\u0131n, farkl\u0131 \u00fcyelik derecelerine sahip birden fazla k\u00fcmeye ait olmas\u0131na izin verir. \u00d6rnek: Bulan\u0131k C-ortalamalar\u0131.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

        K\u00fcmelemenin kullan\u0131m yollar\u0131, kullan\u0131ma ili\u015fkin sorunlar ve \u00e7\u00f6z\u00fcmleri.<\/h2>\n

        K\u00fcmelenmenin farkl\u0131 end\u00fcstrilerde geni\u015f bir uygulama yelpazesi vard\u0131r:<\/p>\n

          \n
        1. \n

          M\u00fc\u015fteri segmentasyonu:<\/strong> \u015eirketler, sat\u0131n alma davran\u0131\u015f\u0131na, tercihlerine ve demografik \u00f6zelliklerine dayal\u0131 olarak farkl\u0131 m\u00fc\u015fteri segmentlerini belirlemek i\u00e7in k\u00fcmelemeyi kullan\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n

        2. \n

          Resim par\u00e7alama:<\/strong> G\u00f6r\u00fcnt\u00fc i\u015flemede, g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleri anlaml\u0131 b\u00f6lgelere b\u00f6lmek i\u00e7in k\u00fcmeleme kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n

        3. \n

          Anomali tespiti:<\/strong> K\u00fcmeleme, a\u011f trafi\u011findeki veya finansal i\u015flemlerdeki ola\u011fand\u0131\u015f\u0131 kal\u0131plar\u0131 veya ayk\u0131r\u0131 de\u011ferleri tan\u0131mlamak i\u00e7in kullan\u0131labilir.<\/p>\n<\/li>\n

        4. \n

          Belge K\u00fcmeleme:<\/strong> Verimli bilgi eri\u015fimi i\u00e7in belgelerin ilgili gruplar halinde d\u00fczenlenmesine yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

          Ancak k\u00fcmeleme a\u015fa\u011f\u0131daki gibi zorluklarla kar\u015f\u0131la\u015fabilir:<\/p>\n