Hiyerarşik kümelendirme nedir?
Hiyerarşik Kümelendirme Nedir?
Hiyerarşik kümelendirme, veri noktalarını benzerliklerine göre gruplayarak organizasyonlar oluşturma yöntemidir. Bu yöntem, genellikle belirli bir hiyerarşi içinde ağaç yapısına benzer bir düzenleme gerçekleştirir.Özellikleri
- Ağaç Yapısı: Veri noktaları arasındaki ilişkiyi göstermekte kullanılan hiyerarşik bir yapıdır.
- İki Tür:
- Agregatif (toplama) yöntemler: Küme merkezine göre gruplandırma.
- Split (bölme) yöntemleri: Öncelikle tüm noktaları tek bir küme olarak alır ve ardından ayırma işlemi yapılır.
- Mesafe Ölçümü: Noktalar arasındaki mesafeyi belirlemek için çeşitli mesafe ölçümleri (örneğin, euclidean) kullanılır.
Uygulama Alanları
Hiyerarşik kümelendirme, aşağıdaki alanlarda yaygın olarak kullanılır:- Pazarlama analizi
- Biyoinformatik
- Sosyal ağ analizi
Leyla Özkan • 2026-01-08 20:00:56
Şey, hiyerarşi falan yani, biraz karışık ama anlaşılırsa güzel olur.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme tekniklerinin model başarısı üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme aşamasının model doğruluğu üzerindeki etkileri nelerdir
- Veri bilimi ile makine öğrenmesi arasındaki farklar nelerdir?
- Doğrusal regresyon nasıl çalışır?
- Yapay Zeka Nedir? Nasıl Çalışır?
- Underfitting nedir?
- PCA nedir ve nasıl uygulanır?
- Karmaşık veri setleri üzerinde yapay öğrenmenin performansını artırmak için en yeni optimizasyon teknikleri nelerdir?
- Eğitimde veri analitiği ve makine öğrenmesi uygulamaları nelerdir?
- Veri bilimi projeleri nasıl yönetilir?
- Özellik ölçekleme: standardizasyon, normalizasyon ve robust scaler farkları
- Veri bilimi projelerinde model performansını artırmak için hangi optimizasyon teknikleri ve veri ön işleme yöntemleri birlikte kullanılır?
- Veri ön işleme aşamasında eksik verilerin farklı yöntemlerle tamamlanmasının model performansı üzerindeki etkileri nasıl karşılaştırılır?
- Metin madenciliği temel adımları: tokenizasyon, stop-word, lemma
- Makine öğrenmesinde transfer öğrenme algoritmaları hakkında en yeni gelişmeler nelerdir?
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluk ve genelleme kapasitesi üzerindeki etkileri nelerdir
- Model dağıtımı: REST API, gRPC ve batch scoring seçenekleri
- Karmaşık veriler nasıl sadeleştirilir?
- Nasıl bir makine öğrenmesi modeli seçmeliyim?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme aşamasının model başarısı üzerindeki etkileri nelerdir