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
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- One-hot encoding nedir?
- TensorFlow nedir?
- Eğitimde veri analitiği ve makine öğrenmesi uygulamaları nelerdir?
- Model mimarisi seçimi için baseline–benchmark yaklaşımı
- Jupyter Notebook nedir?
- Veri bilimi sertifika programları nelerdir?
- NBA takımlarının kadrolarını optimize etmek için hangi veri analizi yöntemleri kullanılır?
- Veri sızıntısı nedir?
- Karar ağaçları ve rastgele orman (Random Forest) ne zaman avantaj sağlar?
- Özellik mühendisliği: tarih, metin ve coğrafi veriden sinyal çıkarma
- Korelasyon matrisi nedir?
- R programlama dili nedir?
- Streaming veri nedir?
- Zaman serisi tahmini: ARIMA, SARIMA ve Prophet temel yaklaşımı
- Model açıklanabilirliği: SHAP ve LIME nasıl çalışır?
- Veri analizinde kullanılan temel istatistiksel kavramlar nelerdir?
- Zaman serisi tahminde dışsal değişken (exogenous) kullanımı
- Metrik gardırobu: iş hedefi değiştiğinde metrikleri nasıl güncellersiniz?
- Varyans ne işe yarar?
- Veri bilimi mi yapay zeka mı daha kazançlıdır?