K-means Algoritması Nasıl Çalışır?

K-means, veri kümesini belirli sayıda (k) gruba ayıran bir kümeleme algoritmasıdır. Temel adımları şu şekildedir:

• Başlatma: İlk olarak, k tane rastgele merkez (centroid) seçilir.
• Atama: Her bir veri noktası, en yakın merkez ile ilişkilendirilir ve bu merkezle aynı kümeye atanır.
• Güncelleme: Her kütle merkezi, o kümeye ait noktaların ortalaması alınarak güncellenir.
• Tekrar Etme: Atama ve güncelleme adımları, merkezler değişmediği sürece tekrarlanır.

Özellikler

• Hızlı ve basit bir algoritmadır.
• Veri kümesinin boyutuna bağlı olarak iyi çalışır.
• Başlangıç merkezleri, sonucun kalitesini etkileyebilir.

K-means, sınıflandırma ve veri analizi gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır.