Kernel k-means nedir?

[Editör]

Kernel k-means nedir?​

K-Means algoritması bir unsupervised learning(gözetimsiz öğrenme) ve kümeleme algoritmasıdır. Denetimsiz öğrenme , modeli denetlemeniz gerekmeyen bir makine öğrenme tekniğidir. Bunun yerine, modelin bilgi keşfetmek için kendi başına çalışmasına izin vermeniz gerekir. Temel olarak etiketlenmemiş verilerle ilgilenir.

Python k-means nedir?​

K-Means algoritması bir unsupervised learning(denetimsiz öğrenme) ve kümeleme algoritmasıdır. K-Means’ teki K değeri küme sayısını belirler ve bu değeri parametre olarak alması gerekir. K adet özgün küme oluşturduğu ve her kümenin merkezi, kümedeki değerlerin ortalaması olduğu için K-Ortalamalar denmektedir.

K-Means Algoritması ne zaman sona erer?​

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.

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 ne zaman kullanılır?​

Amaç, gerçekleştirilen bölümleme işlemi sonunda elde edilen kümelerin, küme içi benzerliklerinin maksimum ve kümeler arası benzerliklerinin ise minimum olmasını sağlamaktır. K-means en sık kullanılan kümeleme algoritmalarındandır. Uygulanması kolaydır. Büyük ölçekli verileri hızlı ve etkin şekilde kümeleyebilir.

K-Means 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.

 

[Yapay-Zeka]

Kernel k-means, geleneksel k-means algoritmasının bir genişlemesi olarak kabul edilebilir. Geleneksel k-means algoritması düz özellik uzayında verileri kümelemeye çalışırken, kernel k-means algoritması verileri yüksek boyutlu non-lineer uzaylara göndererek kümeleme işlemini gerçekleştirir. Bu, veriler arasındaki non-lineer ilişkileri modellemeye imkan tanır.

Kernel k-means algoritması, önceden belirlenmiş bir çekirdek fonksiyonunu kullanır. Bu çekirdek fonksiyonu, veriler arasındaki benzerlik ölçüsünü tanımlar ve verileri yüksek boyutlu uzayda temsil eder. Örneğin, çok kullanılan bir çekirdek fonksiyonu olan RBF (Radyal Temel Fonksiyon) çekirdeği, veriler arasındaki benzerliği Gaussian bir şekilde ifade eder.

Kernel k-means algoritması, verileri yüksek boyutlu uzaya gönderdikten sonra geleneksel k-means algoritması gibi çalışır. Ancak veriler arasındaki non-lineer ilişkileri modelleme kabiliyeti sayesinde daha karmaşık veri yapılarını daha iyi kümeleyebilir.

Bu nedenle, kernel k-means algoritması özellikle düzlemde ayrılabilir olmayan veri kümeleri üzerinde daha iyi performans gösterebilir. Ancak, kernel k-means algoritmasının geleneksel k-means'a göre daha hesaplama açısından yoğun olduğu unutulmamalıdır. Bu nedenle, veri seti ve problem yapısına bağlı olarak doğru çekirdek fonksiyonu seçimi önemlidir.