Kaba Kümeleme – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Kaba Takımlar
Kaba kümeler kavramı (yaklaşım kümeleri olarak da bilinir) Pawlak tarafından ortaya atılmıştır ve bilgi sistemindeki (geleneksel veri analizi terimlerindeki veri matrisi) her kayıtla belirli bir miktar ilişkili olduğu varsayımına dayanmaktadır.
Bu bilgi, nesnelerin tanımları olarak kullanılan nitelikler (geleneksel veri analizi terimlerindeki değişkenler) aracılığıyla ifade edilir. Örneğin, nesneler, bir kullanıcı ihtiyaçları çalışmasında bireysel kullanıcılar olabilir ve nitelikler, cinsiyet, deneyim düzeyi, yaş veya ilgili olduğu düşünülen diğer özellikler gibi kullanıcıların özellikleri olabilir.
Kaba küme teorisinde, veri matrisi bir tablo, bilgi sistemi olarak temsil edilir. Eksiksiz bilgi sistemi, incelenen nesneler hakkında mevcut tüm bilgileri ifade eder.
Daha resmi olarak, bilgi sistemi bir çifttir, S = ( U, A ), burada U, evren olarak adlandırılan boş olmayan sonlu bir nesne kümesidir ve A = { a1, …, aj } boş olmayan bir sonludur. U’daki nesneleri tanımlayan öznitelikler kümesi. Her a ∈ A özniteliği ile bir Va setini şu şekilde ilişkilendiririz: a: U →Va.
Va kümesi, a’nın etki alanı veya değer kümesi olarak adlandırılır. Geleneksel veri analizi terimlerinde bunlar, her bir değişkenin alabileceği değerlerdir (örneğin, cinsiyet erkek veya kadın olabilir; kullanıcılar farklı deneyim seviyelerine sahip olabilir).
Kaba kümelerin temel kavramı, ayırt edilemezliktir. Bilgi sisteminde aynı bilgiye sahip olduğumuz iki nesne ayırt edilemez. S = ( U, A ) bir bilgi sistemi olsun; o zaman, B, ( B ⊆ A ) özniteliklerinin herhangi bir alt kümesiyle, B-ayırt edilemezlik ilişkisi olarak adlandırılan INDA (B) bir denklik bağıntısı vardır.
Diğer bir deyişle, tüm veri kümesinden ele alınan herhangi iki nesne (x ve x’) için, B özniteliklerinin alt kümesinden herhangi bir a özniteliği, her iki nesne için de aynıdır, bunlar ayırt edilemezdir (o öznitelikte). ( x, x’ ) INDA INDA (B) ise, x ve x’ nesneleri, niteliklerin B alt kümesi düşünüldüğünde birbirinden ayırt edilemez.
Eşdeğerlik ilişkileri, evrenin bölümlere ayrılmasına yol açar ve bunlar daha sonra evrenin yeni alt kümelerini oluşturmak için kullanılabilir. Kaba kümeler teorisinde özellikle kullanılan bu alt kümelerden ikisi, alt yaklaşım ve üst yaklaşımdır.
S = ( U, A ) bir bilgi sistemi olsun ve B⊆A ve X⊆U olsun. X kümesini yalnızca B’den gelen öznitelik değerlerinde bulunan bilgileri kullanarak X’in B-alt ve B-üst yaklaşımlarını oluşturarak tanımlayabiliriz. , sırasıyla B (X) ve B*(X) * ile gösterilir.
BNB(X) kümesi, X’in sınır bölgesi olarak adlandırılır ve üst yaklaşım ile alt yaklaşım arasındaki fark olarak tanımlanır.
X’in sınır bölgesi boş küme ise, X, B’ye göre kesin (tam) bir kümedir. Sınır bölgesi boş değilse, X, B’ye göre kaba (kesin olmayan) küme olarak adlandırılır. Pawlak’ın çalışmasının önemli bir kavrayışı, bir kümeyi bu iki küme, alt yaklaşım ve üst yaklaşım açısından tanımlamasıdır. Bu, bir kümenin standart tanımını temelde önemli bir şekilde genişletir.
Kaba Kümeleme
Kaba kümeler, kaba kümeler kavramının basit bir uzantısıdır. Her nesne arasındaki mesafenin bir ölçüsünün tanımlanmasına izin veren değer seti ( Va ) sıralanır ve daha sonra birbirlerinden uzaklıklarına göre nesne kümeleri oluşturulur. Bir nesne birden fazla kümeye ait olabilir.
Kümeler daha sonra kaba kümelere benzer bir şekilde daha düşük bir yaklaşım (o kümeye özel nesneler) ve bir üst yaklaşım (kümedeki aynı zamanda diğer kümelerin üyesi olan tüm nesneler) ile tanımlanabilir.
S = ( U, A ) bir bilgi sistemi olsun. i. nesne, Va sıralı değer kümesinden çizilen R ( i, j ) değerine sahiptir.
Yani, her bir nesne çiftinin öznitelikleri için değerler arasındaki mutlak farklar toplanır. Uzaklık ölçüsü 0’dan (ayırt edilemez nesneleri gösterir) öznitelik sayısı ve her bir öznitelik için ayarlanan değerin büyüklüğü ile belirlenen bir maksimuma kadar değişir. Kaba kümeler üretmek için bir algoritma aşağıdaki gibidir.
Hiyerarşik kümeleme
Kümeleme algoritmaları
Cobweb kümeleme
Kümeleme Nedir
Kümeleme analizi
Kümeleme Türleri
WEKA kümeleme
Dendrogram nedir
Başlangıçta, tüm eşleştirilmiş nesne karşılaştırmaları için bir mesafe matrisi hesaplanır. D’nin 0’dan belirlenen bir maksimuma kadar adım attığı, nesneler arası D mesafesindeki tüm nesne çiftleri tanımlanır. Her nesne çifti, aşağıdaki sonuçlarla birlikte, mevcut küme üyeliğiyle ilgili olarak üç durumdan birinde olabilir:
1. Her iki nesne de daha önce herhangi bir nesneye atanmamıştır.
küme. ij ilk üyeleri olarak a ve a ile yeni bir küme başlatılır.
2. Her iki nesne de şu anda kümelere atanmıştır. Nesne a, nesne a’nın en eski kümesine atanır, ij ve nesne a, nesne a’nın en eski ji kümesine atanır. En erken küme, nesnenin atandığı ilk kümedir. Kaba Kümeleme ve k-Ortalama Kümeleme Kullanan Küme Analizi.
3. Bir nesneye, bir nesneye, bir kümeye atanmaz.
Voges ve Pope (2004) evrimsel bir algoritma kullanarak kaba küme tanımları oluşturmak için yeni bir teknik geliştirmiştir.
Kaba kümeler teorisi, Pawlak’ın orijinal anlayışını yeni uygulama ve teori alanlarına genişleten çok sayıda düzenlenmiş kitap ve konferans üretmeye devam ediyor.
Sonuç
Kaba kümelemede, bir nesne birden fazla kümeye ait olabilir ve bu nedenle, bir nesnenin yalnızca bir kümeye ait olabileceği k-araç kümeleme için zorunlu olarak farklı çözümler üretir. Bu bölüm, kaba kümeleme ile k-araç kümeleme arasındaki bir karşılaştırmayı kısaca özetlemektedir.
İş dünyasında kümeleme analizinin en yaygın uygulamalarından biri, homojen alıcı gruplarını belirleyerek bir pazarın bölümlere ayrılmasıdır. Segmentasyon, kullanıcı ihtiyaçlarının belirlenmesine yardımcı olmak için kullanıcı gruplarına da uygulanabilir.
İnternetten alışveriş yapanların alışveriş yönelimlerinin k-araçlarını ve kaba kümeleme analizlerini karşılaştıran bir pazar bölümlendirme çalışmasında, V oges ve ark. iki kümeleme tekniğinin, her iki teknikle tanımlanan bazı kümelerle ve kullanılan belirli tekniğe özgü bazı kümelerle sonuçlandığını buldu.
Kaba kümeleme tekniği ayrıca, k-ortalama kümelemesiyle bulunanların “rafine” alt kümeleri olan ve pazarın daha spesifik bir alt bölümünü tanımlayan kümeleri de buldu.