Clustering

Türkçe: Kümeleme

Ayrıntılı Tanım

Etiketsiz verileri, birbirine benzeyen veri noktaları aynı grupta, birbirinden farklı olanlar ise ayrı gruplarda kalacak şekilde otomatik olarak kümelere ayırma işlemidir (Denetimsiz Öğrenme).

Ne İşe Yarar / Çözülen Problem

Veride önceden bilinmeyen gizli alt grupları, müşteri segmentlerini veya anormallikleri hiçbir insan yönlendirmesi olmadan keşfeder.

Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)

Benzerlik ölçütleri (Öklid mesafesi, kosinüs benzerliği, yoğunluk) kullanılır. Küme içi benzerlik maksimize, kümeler arası benzerlik minimize edilir.

Örnek Senaryo & Pratik Uygulama

Bir e-ticaret sitesinin müşterilerini alışveriş alışkanlıklarına göre "fırsat avcıları", "lüks tüketiciler" ve "gece alışverişçileri" olarak otomatik gruplaması.

Benzer Terimlerden Farkı

Sınıflandırma (Classification) önceden belirlenmiş etiketleri tahmin ederken; Kümeleme etiketleri bizzat kendisi bulur.

İlişkili Terimler (3)

#53

K-Means

K-Ortalamalar Kümeleme Algoritması

#56

DBSCAN

Gürültülü Veriler İçin Yoğunluk Tabanlı Mekânsal Kümeleme

#54

Gaussian Mixture Model (GMM)

Gauss Karışım Modeli

Ait Olduğu Kategori

Klasik Makine Öğrenmesi ve İstatistiksel Kuram

Sembolik AI, GOFAI, karar ağaçları, regresyon ve temel istatistiksel modeller.

Toplam Terim:68 Madde

Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →

Önceki Terim (#51)Bayesian Network

Sonraki Terim (#53)K-Means