K Means Kümeleme Analizi

K-Means Kümeleme Analizi

K-means kümeleme analizi, veri kümelerini benzer özelliklere sahip alt kümelere veya kümelere ayırmak için kullanılan bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. Kümeleme analizi, veri madenciliği, görüntü işleme, pazarlama ve biyoinformatik gibi çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılır.

K-means kümeleme analizi, aşağıdaki adımları izleyerek çalışır:

Veri kümesi seçilir. K-means kümeleme analizi, herhangi bir veri kümesine uygulanabilir. Ancak, veri kümesinin temiz ve eksiksiz olması önemlidir.
Küme sayısı belirlenir. K-means kümeleme analizi, veri kümesini belirli sayıda kümeye ayırır. Küme sayısı, veri kümesinin büyüklüğüne ve yapısına bağlı olarak belirlenir.
Küme merkezleri seçilir. K-means kümeleme analizi, veri kümesinden rastgele küme merkezleri seçer. Küme merkezleri, kümelerin ortalama değerleridir.
Veri noktaları kümelere atanır. K-means kümeleme analizi, veri noktalarını en yakın küme merkezine atar.
Küme merkezleri güncellenir. K-means kümeleme analizi, küme merkezlerini veri noktalarının ortalama değerlerine göre günceller.
Adımlar 4 ve 5 tekrarlanır. K-means kümeleme analizi, küme merkezleri artık değişmeyene kadar adımları 4 ve 5 tekrarlar.

K-means kümeleme analizi, veri kümelerini benzer özelliklere sahip alt kümelere veya kümelere ayırmak için kullanılan basit ve etkili bir algoritmadır. Ancak, k-means kümeleme analizi, küme sayısının önceden belirlenmesi gerektiği ve küme merkezlerinin rastgele seçilmesi nedeniyle bazı dezavantajlara sahiptir.

K-Means Kümeleme Analizi ile İlgili Faydalı Siteler ve Dosyalar