K-Means Kümeleme, denetimsiz öğrenmede temel bir algoritmadır ve bir veri kümesini önceden belirlenmiş sayıda (K) farklı, örtüşmeyen kümelere ayırmak için yaygın olarak kullanılır. Önceden tanımlanmış etiketleriniz olmadığında veri içindeki altta yatan grup yapılarını keşfetmek için özellikle etkilidir. K-Means'in temel amacı, her bir küme içindeki varyansı, özellikle de her bir veri noktası ile atandığı kümenin centroidi (ortalama noktası) arasındaki karesel uzaklıkların toplamını en aza indirerek benzer veri noktalarını bir araya getirmektir. Veri madenciliği ve keşifsel veri analizinde bir köşe taşı tekniğidir.
K-Means Kümeleme Nasıl Çalışır?
K-Means algoritması, en uygun küme atamalarını bulmak için yinelemeli bir süreçle çalışır:
- Başlatma: Kümeler için başlangıç merkez noktaları olarak kullanılmak üzere veri kümesinden rastgele K veri noktası seçin. Alternatif olarak, merkezler k-means++ gibi yöntemler kullanılarak başlatılabilir.
- Atama Adımı: Veri kümesindeki her veri noktasını, bir mesafe metriğine (genellikle Öklid mesafesi) dayalı olarak en yakın merkeze atayın. Bu, K başlangıç kümesi oluşturur.
- Güncelleme Adımı: Her küme için o kümeye atanan tüm veri noktalarının ortalamasını alarak merkezin konumunu yeniden hesaplayın.
- Yineleme: Merkezler artık önemli ölçüde hareket etmeyene veya veri noktaları küme atamalarını değiştirmeyi durdurana kadar Atama ve Güncelleme adımlarını tekrarlayın, bu da yakınsamayı gösterir.
Bu yinelemeli iyileştirme, algoritmanın kümelerin kompaktlığını ve ayrımını aşamalı olarak geliştirmesini sağlar. K-Means, basitliği ve hesaplama verimliliği nedeniyle değerlidir ve bu da onu büyük veri kümeleri için ölçeklenebilir hale getirir. Kümeleme yöntemlerini ve uygulamalarını daha derinlemesine incelemek için scikit-learn kümeleme belgeleri gibi kaynaklar kapsamlı ayrıntılar ve örnekler sağlar.
K-Means Kümeleme Uygulamaları
K-Means Kümeleme, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) dahilinde çok sayıda alanda uygulama alanı bulmaktadır. İşte iki somut örnek:
- Müşteri Segmentasyonu: Perakende işletmeleri, müşterileri satın alma geçmişine, tarama davranışına veya demografik özelliklere göre gruplandırmak için genellikle K-Means kullanır. Bu, 'sık alışveriş yapanlar', 'bütçeli alıcılar' veya 'aktif olmayan kullanıcılar' gibi farklı segmentlerin belirlenmesine yardımcı olarak hedefli pazarlama kampanyaları ve kişiselleştirilmiş ürün önerileri sağlar. Bu, yapay zekanın perakendede nasıl devrim yarattığına dair daha geniş eğilimlerle uyumludur.
- Görüntü Sıkıştırma: Bilgisayarla görmede (CV), K-Means bir görüntü sıkıştırma biçimi olan renk niceleme için kullanılabilir. Algoritma, piksel renklerini K grupları halinde kümeleyerek bir görüntüyü temsil etmek için gereken renk sayısını azaltır, böylece görsel benzerliği korurken dosya boyutunu azaltır. Bu teknik çeşitli görüntü işleme derslerinde incelenmiştir.
K-Means Kümeleme ve İlgili Kavramlar
K-Means ve diğer algoritmalar arasındaki farkları anlamak, doğru aracı seçmek için çok önemlidir:
- K-Means Kümeleme vs DBSCAN: Her ikisi de denetimsiz öğrenmede kullanılan kümeleme algoritmalarıdır. Bununla birlikte, K-Means verileri merkezlere dayalı olarak önceden tanımlanmış sayıda (K) küresel kümeye ayırır. Buna karşılık, DBSCAN (Gürültülü Uygulamaların Yoğunluk Tabanlı Uzamsal Kümelenmesi) veri noktası yoğunluğuna dayalı kümeleri tanımlayarak keyfi şekilli kümeler bulmasına ve aykırı değerleri (gürültü) otomatik olarak tespit etmesine olanak tanır. DBSCAN, K-Means'in aksine küme sayısının önceden belirtilmesini gerektirmez. Yoğunluk tabanlı kümeleme yöntemleri hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
- K-Means Kümeleme ve Denetimli Öğrenme: K-Means denetimsiz bir tekniktir; içsel kalıpları veya gruplamaları keşfetmek için etiketlenmemiş verilerle çalışır. Buna karşılık, Ultralytics YOLO 'da nesne algılama veya görüntü sınıflandırması için kullanılanlar gibi denetimli öğrenme algoritmaları, zaten etiketleri olan verilerden öğrenir (örneğin, nesne türleri ve konumları ile etiketlenmiş görüntüler). Denetimli yöntemler, öğrenilen eşlemeye dayalı olarak yeni, görülmemiş veriler için etiketleri tahmin etmeyi amaçlarken, K-Means etiketleri (kümeleri) kendisi oluşturmayı amaçlar. Eğitim modelleri için kullanılan çeşitli denetimli öğrenme veri kümelerini keşf edebilirsiniz.
K-Means konusunda uzmanlaşmak, veri yapısını keşfetmek için güçlü bir temel sağlar. Ultralytics HUB gibi araçlar, model performansını iyileştirmek veya veri dağılımlarını daha iyi anlamak için kümeleme tekniklerinden elde edilen içgörülerden potansiyel olarak yararlanarak veri kümelerini yönetmeye ve modelleri eğitmeye yardımcı olabilir. Kümeleme değerlendirme metriklerinin daha fazla araştırılması da K-Means sonuçlarının kalitesinin değerlendirilmesine yardımcı olabilir.
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
VI
