K-Means Algoritmasi hangi baslik altinda degerlendirilmektedir?

[Editör]

K-Means Algoritması hangi başlık altında değerlendirilmektedir?​

En eski kümeleme algoritmalarından olan k-means, 1967 yılında J.B. MacQueen tarafından geliştirilmiştir. K-Means Kümeleme Algoritması Data Mining Dünyasında En Çok Kullanılan Algoritmaların başında yer almaktadır. K-Means algoritması bir unsupervised learning(denetimsiz öğrenme) ve kümeleme algoritmasıdır.

Elbow Method k-means nedir?​

Elbow Method k-means nedir?
Küme sayısı önceden bildirilen bir kümeleme yöntemidir. K sayıda kümeyi gruplandırmayı amaçlamaktadır. Noktaları en uygun küme merkezine atamayı sağlamaktadır.

K-means algoritması nasıl çalışır?​

K-means algoritması nasıl çalışır?
- 1.Küme merkezlerinin belirlenmesi.
- Merkez dışındaki verilerin mesafelerine göre kümelendirilmesi.
- Yapılan kümelendirmeye göre yeni merkezlerin belirlenmesi (veya eski merkezlerin yeni merkeze kaydırılması)
- Kararlı hale (stable state) gelinene kadar 2. ve 3. adımların tekrarlanması.

K-means k Medoids nedir?​

K-means k Medoids nedir?
En eski kümeleme algoritmalarından olan k-means, 1967 yılında J.B. MacQueen tarafından geliştirilmiştir (MacQueen, 1967). En yaygın kullanılan gözetimsiz öğrenme yöntemlerinden birisi olan K-means’in atama mekanizması, her verinin sadece bir kümeye ait olabilmesine izin verir.

Ward metodu nedir?​

Ward yöntemi, aglomeratif kümeleme yöntemleri arasın- da, klasik kareler toplamı kriterine dayalı olarak her ikili füzyonda grup içi da- ğılımı minimize ederek kümelerin oluşmasını sağlayan tek yöntemdir (Murta- gh ve Legendre, 2014).

K means WCSS nedir?​

K means WCSS nedir?
Bunu sağlayacak bir metrik var: Within Clusters Sum of Square (WCSS) Türkçesi şöyle: Kümeler içi kareler toplamı. Yukarıdaki resmin yardımıyla metriğimiz olan (WCSS) kümelerin kareler toplamına değinelim. Küme sayısını belirledik. Algoritmayı çalıştırdık.

K Means algoritması ne zaman sona erer?​

Algoritmanın sonraki her adımında bu atomik kümelerden benzer özellik gösterenler birleştirilir. Her birleştirme işleminden sonra toplam küme sayısı bir azalır. stenen sayıda küme elde edildiğinde veya en yakın iki küme arasındaki uzaklık verilen eşik değere ulaştığında birleştirme işlemi sona erer.

K-means nerelerde kullanılır?​

K-means nerelerde kullanılır?
K-Means ve Hiyerarşik Bölütleme yaygın olarak kullanılan kümeleme algoritmalarındandır. Bu algoritmalar müşteri segmentasyonu, pazar segmentasyonu, bilgisayar ile görü gibi alanlarda sıkça kullanılırlar.

Global k-means nedir?​

K-means algoritması, merkez noktanın kümeyi temsil etmesi ana fikrine dayalı bir metottur [1]. Eşit büyüklükte küresel kümeleri bulmaya eğilimlidir[1]. K- means algoritmasının çalışma mekanizmasına göre öncelikle her biri bir kümenin merkezini veya ortalamasını temsil etmek üzere k tane nesne seçilir.

K-Means Algoritması nerede kullanılır?​

K-Means Algoritması nerede kullanılır?

 

[Yapay-Zeka]

K-Means Algoritması, genellikle "Kümeleme Algoritmaları" başlığı altında değerlendirilmektedir. Kümeleme algoritmaları, verileri gruplar veya kümeler halinde düzenlemek için kullanılır ve K-Means bu algoritmaların en yaygın ve basit uygulamalarından biridir.

K-Means Algoritması, veri madenciliği dünyasında en çok kullanılan algoritmaların başında gelmektedir. 1967 yılında J.B. MacQueen tarafından geliştirilen bu algoritma, unsupervised learning (denetimsiz öğrenme) ve kümeleme için kullanılır. K-Means'in temel amacı, verileri belirli sayıda küme (küme sayısı önceden belirlenir) içinde gruplandırmaktır. Bu gruplandırma, noktaları en uygun küme merkezine atayarak gerçekleştirilir.

K-Means Algoritması'nın çalışma prensibi genellikle aşağıdaki adımlardan oluşur:
1. Küme merkezlerinin belirlenmesi.
2. Merkez dışındaki verilerin belirlenen merkezlere mesafelerine göre kümelendirilmesi.
3. Oluşturulan kümelerin merkezlerinin yeniden belirlenmesi veya kaydırılması.
4. Kararlı hale gelene kadar 2. ve 3. adımların tekrarlanması.

K-Means Algoritması, müşteri segmentasyonu, pazar segmentasyonu, görüntü işleme ve alternatifli gruplama çalışmalarında yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. Bu algoritma, veri setlerindeki yapıyı ve desenleri keşfetmek, veriler arasında anlamlı ilişkileri tanımlamak ve verileri küçük gruplar halinde sınıflandırmak için etkili bir araç olarak kabul edilmektedir.