Kümeleme, aralarında "benzer" olan ve diğer kümelerdeki veri öğelerine "benzemeyen" veri öğelerini gruplama işlemidir.
Kümeleme, veri kümelerini benzer kümelerden oluşan birçok kümeye ayırır ve verilerde otomatik olarak gruplamayı bulur.
Bu nedenle, kümelemenin temel amacı, benzer davranışlara sahip grupları ayırmak ve bunları farklı kümeler halinde bir araya getirmektir.
Bir makinenin, büyük miktarda ilgili veri kümesi üzerinde eğitilmesi gerekmediği sürece, bir portakal veya elmadan tanıması çok zordur. Bu eğitim, kümeleme gibi denetimsiz makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak yapılır.
Örneğin, bir araya toplanan tüm veri noktaları tek bir küme veya bir grup olarak gözlemlenebilir.
Büyük bir veri kümesinin modellerini veya özelliklerini anlamak ve analiz etmek için önce verileri makul gruplara ayırıyoruz.
Bu yöntemi kullanarak, büyük bir yapılandırılmamış veri kümesinden değerleri çıkarabilirsiniz. Veri keşfine geçmeden önce kalıpları anlamak için verilere uçtan uca bakmanıza yardımcı olur.
Verileri kümeler halinde düzenleriz, bu da verilerdeki temel kalıpları veya yapıyı tanımaya yardımcı olur ve işlemlerdeki uygulamaları keşfeder.
Kümeleme, hastalıkları tıp bilimi alanında kategorize etmek için kullanılabilir ve ayrıca perakende satışta müşteri segmentasyonu için uygulanabilir.
Teknik türleri:
3. Yoğunluğa Dayalı Kümeleme
4. Ortalama kayma kümeleme
Kümeleme algoritmaları, verilerin özelliklerinden, optimum bir bölümden veya nokta gruplarının ayrı ayrı etiketlenmesinden öğrenir. Scikit-learn kitaplığında ve çevrimiçi olarak başka yerlerde kullanılabilen birçok kümeleme algoritması vardır, ancak belki de anlaşılması en basit algoritma sklearn.cluster.KMeans'de uygulanan k-ortalama kümeleme algoritması olarak bilinen bir algoritmadır.
K-ortalama algoritması, etiketlenmemiş çok boyutlu bir veri kümesi içinde önceden belirlenmiş (k) sayıda küme bulur. Bunu, optimum kümelemenin neye benzediğine dair basit bir anlayış kullanarak tamamlar:
K-anlamında, küme merkezi, belirli bir kümeye ait tüm veri noktalarının ortalamasıdır.
Her veri noktası kendi küme merkezine diğer küme merkezlerinden daha yakındır ve iki küme arasında daha fazla küme arası mesafe olmalıdır.
Buradaki beklenti maksimizasyonu yaklaşımı aşağıdaki prosedürden oluşur:
"M-adımı" veya "Maksimizasyon adımı", küme merkezlerinin konumunu tanımlayan bazı uygunluk işlevlerini maksimize etmeyi içerdiği için bu şekilde adlandırılmıştır - bu durumda maksimizasyon, her kümedeki verilerin basit bir ortalamasını alarak başarılır.
Centroid tabanlı kümelemenin arkasındaki sezgi, bir kümenin, bu kümedeki tüm veri noktalarının merkezi olarak adlandırılan merkezi bir vektör tarafından karakterize edilmesi ve temsil edilmesi ve bu vektörlere yakın olan veri noktalarının ilgili kümelere atanmasıdır.
Bu kümeleme yöntemleri, Öklid mesafesi, Manhattan Uzaklığı veya Minkowski Mesafesi gibi çeşitli mesafe ölçümlerini kullanarak kümeler ve ağırlık merkezler arasındaki mesafeyi yinelemeli olarak ölçer.
Buradaki en büyük dezavantaj, veri noktalarını kümeye atamaya başlamak için herhangi bir kümeleme makinesi öğrenme algoritmasının yinelemesine başlamak için ya sezgisel ya da pratik olarak (Dirsek Yöntemi) küme sayısını, "k" olarak tanımlamamız gerektiğidir.
Normalde hiyerarşik tabanlı kümeleme, bir şirketten size bir veritabanı sağlanacağı gibi hiyerarşik veriler üzerinde kullanılır. Bir kümeler ağacı oluşturur, böylece her şey yukarıdan aşağıya yapılandırılır. Hiyerarşik tabanlı kümeleme, diğer kümeleme kategorilerine göre daha önleyicidir, ancak belirli veri kümeleri türleri için oldukça iyidir.
Hiyerarşik kümeleme, benzer veri noktalarını mesafe ölçüsüne dayalı olarak bir küme veya grup halinde birleştirir veya toplar; burada takip eden her bir kümenin, önceki kümenin merkezinde şekillenmesi. Sonuç, her bir kümenin diğerinden farklı olduğu ve ayrıca her kümenin içindeki örüntülerin çoğunlukla birbirine benzediği bir kümeler kümesidir.
Aglomeratif, aşağıdan yukarıya bir metodolojidir. Bu yöntemde, bu teknikte her noktayı ayrı bir kümeye atıyoruz. 4 veri noktası olduğunu varsayalım. Bu noktaların her birini bir kümeye atayacağız ve dolayısıyla başlangıçta 4 küme olacak ve biri hiyerarşide yukarı çıktıkça küme çiftleri birleştirilecek.
Her yinelemede, en yakın küme çiftini birleştiririz ve tüm kümelerden tüm veri noktalarını kapsayan tek bir küme kalana kadar bu adımı tekrar ederiz.
Bu tür kümeleme, eklemeli hiyerarşik kümeleme olarak bilinir.
Yukarıdan Aşağıya Yaklaşım aynı zamanda DIANA (Bölünme Analizi) olarak da bilinir ve kümelemeli kümelemenin tersidir.
Bölücü hiyerarşik kümeleme, aglomeratif yolun tersi şekilde çalışır. N küme ile başlamak yerine, tek bir küme ile başlıyoruz ve tüm noktaları o kümeye atıyoruz. Dolayısıyla, az veya çok veri noktamız olması önemli değil. Tüm bu noktalar sürecin başlangıcında aynı kümeye ait olacaktır.
Yoğunluğa dayalı kümeleme yöntemleri, mesafeler yerine yoğunluğu dikkate alır. Kümeler, daha düşük nesne yoğunluğuna sahip bölgelerle ayrılan ve maksimum bağlantılı noktalar kümesi olarak tanımlanan bir veri alanındaki yüksek yoğunluklu bölge olarak kabul edilir.
Yoğunluğu yüksek alanları kümelere bağlamak için kullanılır.
Yoğunluğa dayalı kümeleme yönteminde, veriler, düşük yoğun veri noktalarının bölgeleri tarafından çevrelenen yüksek yoğun veri noktalarının bölgelerine göre gruplandırılır. Algoritma, veri noktaları ile oldukça yoğun olan alanları bulur ve bunları kümeler halinde belirtir.
Algoritma rastgele bir başlangıç pozisyonu seçer ve bir epsilon mesafesi kullanarak bu pozisyonun komşuluğu çıkarılır.
Epsilon mesafesi içindeki tüm pozisyonlar mahalle pozisyonlarıdır. Bu pozisyonlar sayı olarak yeterli ise kümeleme işlemi başlar ve ilk kümeyi elde ederiz. Yeterli komşu veri konumu yoksa, ilk konum gürültü olarak etiketlenir.
Bu birinci kümedeki her konum için, komşu veri konumları da benzer bir kümeye dahil edilir. Bu uygulama, eklenebilecek daha fazla veri konumu kalmayana kadar kümedeki her konum için tekrarlanır.
Mevcut kümeyle tamamlanır tamamlanmaz, bir sonraki kümenin ilk veri konumu olarak ziyaret edilmemiş bir konum seçilir ve tüm komşu konumlar bu kümede kategorize edilir. Bu yöntem, tüm pozisyonlar ziyaret olarak ifade edilene kadar tekrarlanır.
Dağıtıma dayalı bir kümeleme yöntemiyle, tüm veri noktaları, varsayılan bir kümeye sığma olasılığı üzerine inşa edilmiş bir kümenin ölçülen paylarıdır. Bir orta nokta vardır ve bir veri noktasının aralığı merkezden büyüdükçe, o kümenin bir parçası olma şansı azalır.
Dağıtım tabanlı kümeleme algoritmaları, olasılık gibi farklı ölçütleri dikkate alır. Dağılım tabanlı kümeleme, verilerdeki aynı olasılık dağılımına ait olma olasılıklarına göre veri noktaları oluşturur ve gruplandırır.
“Tüy kuşları birbirine akın eder” Bu, küçüklüğümüzden beri hepimizin duyduğu meşhur bir atasözü. Bu, aynı tip veya benzer özelliklere sahip bireylerin birbirlerine daha yakın olma eğiliminde olduklarını göstermektedir.
Bu, Makine Öğrenimi Algoritmalarını 10 Yaşındakilere Açıklama serisinin çok sayıda bölümüdür. XGBoost Regresyon ve K-Means Kümeleme hakkında önceki iki yazıyı okuduysanız, tatbikatı bilirsiniz.
Bazen, Morgan Stanley'de çalışırken, bir çarşamba günü en iyi arkadaşınla yatmak isteyen Dalton adında bir adamla sarhoş olursun. Continental'den çıkıp St.
Arka hikaye Her ürünün bir hikayesi vardır ve bu Yapdoof'un başlangıç hikayesidir. Yapdoof, Omept Technology Nijerya Limited'in bir ürünüdür.
"Tren kazası" kelimesinden nefret ediyorum. İnsanlar kendi ahlaki pusulalarında teselli bulur ve bunu yaparken kendilerini yargıda bulunurken bulurlar.
28 Temmuz 2022'de Güneş, Yeni Ay, Aslan'da Ceres kavuşumu Jüpiter RX'i üçgen yapacak, Merkür ise Uranüs'ü Merkür, Uranüs-Mars, Satürn'e T-karesinin bir parçası olarak veya düğümler ise sabit bir Büyük Haç ile kare yapacak. dahildir. Venüs, Kara Ay Lilith ve Yengeç burcundaki sabit yıldız Sirius ile kavuşum halindedir.