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
- Lojistik regresyon nedir ve hangi durumlarda kullanılır?
- Graf verisi ve ağ analizi: merkeziyet ölçüleri ve topluluk algılama
- Veri bilimi ile makine öğrenmesi arasındaki farklar nelerdir?
- Veri bilimi projelerinde model overfitting problemini önlemek için hangi yöntemler kullanılır ve bu yöntemlerin avantajları nelerdir
- Naive Bayes nasıl çalışır?
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin başarısı üzerindeki etkileri nasıl değerlendirilir
- Veri bilimi projelerinde öznitelik mühendisliği, model başarısını nasıl etkiler ve hangi yöntemler daha etkilidir?
- Yapay zekada önyargı (bias) nedir?
- Python’da veri analizi için en çok kullanılan kütüphane hangisidir?
- Veri gizliliği neden önemlidir?
- Veri bilimi hangi alanlarda kullanılır?
- İsim–adres gibi PII verilerini maskeleme ve sentetik veri üretimi
- Underfitting nedir?
- OLTP ve OLAP farkı: veri ambarı ve göl (data lake) mimarisi
- Regresyon analizi nedir?
- Zaman serisi çapraz doğrulama: purged k-fold ve embargo
- Veri görselleştirme neden önemlidir?
- Veri biliminin aşamaları nelerdir?
- Kümeleme: K-Means, DBSCAN ve HDBSCAN karşılaştırması
- Karar ağaçları ve rastgele orman (Random Forest) ne zaman avantaj sağlar?
