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 ön işleme adımlarının model doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir ve hangi teknikler daha etkilidir?
- Veri Madenciliği Nedir? Nasıl Yapılır?
- Orkestrasyon: Airflow ve Prefect ile veri boru hattı (pipeline) kurma
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluk ve genelleme kapasitesi üzerindeki etkileri nelerdir
- F1 skoru nedir?
- dbt ile dönüşüm katmanı: modelleme ve test yazımı
- R programlama dili nedir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme tekniklerinin model başarısı üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir
- Machine learning için en iyi eğitim kaynakları hangileridir?
- Veri bilimi projelerinde öznitelik mühendisliği, model başarısını nasıl etkiler ve hangi yöntemler daha etkilidir?
- Eğitim–doğrulama–test ayrımı ve cross-validation stratejileri
- Veri bilimi projelerinde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin hangisi hangi durumlarda daha avantajlıdır ve neden?
- DataFrame nedir ve nasıl oluşturulur?
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve kullanım alanları açısından temel farkları nelerdir
- Veri analizinde outlier (aykırı değer) nedir ve nasıl işlenir?
- Duygu analizi (sentiment) veri seti nasıl etiketlenir ve dengelenir?
- Model mimarisi seçimi için baseline–benchmark yaklaşımı
- Eğitimde veri analitiği ve makine öğrenmesi uygulamaları nelerdir?
- Çapraz satır–zaman veri kümelerinde sızıntı riskleri ve korunma
- Akış verisi (streaming) için Kafka ve Spark Structured Streaming
