Veri Madenciliğinde Kümeleme Analizi: Uygulamalar, Yöntemler ve Gereksinimler

Burada Veri Madenciliğinde Kümeleme Analizini tartışacağız. Bu yüzden önce veri madenciliğinde kümelemenin ne olduğunu, ardından girişini ve veri madenciliğinde kümelemenin gerekliliğini bize bildirin. Ayrıca veri biliminde küme analizinin algoritmalarını ve uygulamalarını tartışacağız. Daha sonra kümeleme analizindeki farklı yaklaşımları ve veri madenciliği kümeleme yöntemlerini öğreneceğiz.

Veri Madenciliğinde Kümeleme Nedir?

Kümelemede, bir grup farklı veri nesnesi benzer nesneler olarak sınıflandırılır. Bir grup, bir veri kümesi anlamına gelir. Verilerin benzerliğine dayalı olarak yapılan kümeleme analizinde veri kümeleri farklı gruplara ayrılır. Veriler çeşitli gruplara ayrıldıktan sonra gruba bir etiket atanır. Sınıflandırma yaparak değişikliklere uyum sağlamaya yardımcı olur.

Okuyun: Yaygın Veri Madenciliği Örnekleri.

Veri Madenciliğinde Kümeleme Analizi Nedir?

Veri Madenciliğinde Kümeleme Analizi, grup içinde birbirine benzeyen ancak diğer gruplardaki nesneden farklı olan nesne grubunu bulmak anlamına gelir.

Veri Madenciliği Kümeleme Analizi Uygulamaları

Görüntü işleme, veri analizi, örüntü tanıma, pazar araştırması ve çok daha fazlası gibi Veri kümeleme analizinin birçok kullanımı vardır. Şirketler, Veri kümelemeyi kullanarak müşteri veri tabanında yeni gruplar keşfedebilir. Verilerin sınıflandırılması, satın alma kalıplarına göre de yapılabilir.

Veri Madenciliğinde Kümeleme, hayvanların ve bitkilerin sınıflandırılmasına yardımcı olur, biyoloji alanındaki benzer işlevler veya genler kullanılarak yapılır. Türlerin yapısı hakkında fikir edinmede yardımcı olur. Alanlar, veri madenciliğinde kümeleme kullanılarak belirlenir. Yer gözlem veri tabanında birbirine benzeyen araziler tanımlanır.

Coğrafi konum, değer ve ev tipine göre şehirde bir grup konut tanımlanmıştır. Veri madenciliğinde kümeleme, internetteki dosyaları sınıflandırarak bilginin keşfedilmesine yardımcı olur. Algılama uygulamalarında da kullanılır. Bir kredi kartındaki sahtekarlık, aldatma modelini analiz eden veri madenciliğinde kümeleme kullanılarak kolayca tespit edilebilir. Veri biliminin finans sektöründeki uygulamaları hakkında daha fazlasını okuyun.

Her kümeyi ve özelliklerini anlamada yardımcı olur. Verilerin nasıl dağıtıldığı anlaşılabilir ve veri madenciliği işlevinde bir araç olarak çalışır.

Veri Madenciliğinde Kümeleme Gereksinimleri

• yorumlanabilirlik

Kümelemenin sonucu kullanılabilir, anlaşılır ve yorumlanabilir olmalıdır.

• Dağınık verilerle uğraşmaya yardımcı olur

Genellikle, veriler dağınık ve yapılandırılmamış durumdadır. Hızlı bir şekilde analiz edilemez ve bu nedenle veri madenciliğinde bilginin kümelenmesi çok önemlidir. Gruplama, benzer veri nesneleri grupları halinde düzenleyerek verilere bir yapı kazandırabilir. Veri uzmanının verileri işlemesi ve yeni şeyler keşfetmesi daha rahat hale gelir.

• Yüksek Boyutlu

Veri kümeleme, küçük boyutlu verilerle birlikte yüksek boyutlu verileri de işleyebilir.

• Öznitelik şekli kümeleri keşfedildi

Rastgele şekil kümeleri, kümeleme algoritması kullanılarak algılanır. Küre şeklinde küçük boyutlu küme de bulunabilir.

• Birden çok veri türüyle Algoritma Kullanılabilirliği

Kümeleme algoritmaları ile birçok farklı veri türü kullanılabilir. Veriler ikili veriler, kategorik ve aralık tabanlı veriler gibi olabilir.

Okuyun: Bilmeniz Gereken Veri Madenciliği Algoritmaları

• Kümeleme Ölçeklenebilirliği

Veritabanı genellikle başa çıkmak için çok büyüktür. Algoritma, kapsamlı veritabanını işlemek için ölçeklenebilir olmalıdır, bu nedenle ölçeklenebilir olması gerekir.

Veri Madenciliği Kümeleme Yöntemleri

1. Bölümleme Kümeleme Yöntemi

Bu yöntemde veritabanının “p” nesneleri üzerinde “m” bölümü yapıldığını söyleyelim. Her bölüm ve m < p ile bir küme temsil edilecektir. K, nesnelerin sınıflandırılmasından sonraki grup sayısıdır. Bu Bölümleme Kümeleme Yöntemi ile yerine getirilmesi gereken bazı gereksinimler vardır ve bunlar: –

1. Bir amaç yalnızca bir gruba ait olmalıdır.
2. Tek bir amacı bile olmayan hiçbir grup olmamalıdır.

Bu tür Bölümleme Kümeleme Yönteminde hatırlanması gereken bazı noktalar vardır:

1. Zaten hayır verirsek, bir ilk bölümleme olacaktır. bir bölümün (m diyelim).
2. Yinelemeli yer değiştirme adı verilen bir teknik vardır; bu, bölmeyi iyileştirmek için nesnenin bir gruptan diğerine taşınacağı anlamına gelir.

2. Hiyerarşik Kümeleme Yöntemleri

Bu hiyerarşik kümeleme yönteminde, verilen bir veri nesnesi kümesi, bir tür hiyerarşik ayrıştırmada oluşturulur. Hiyerarşik ayrıştırmanın oluşumu, sınıflandırmanın amaçlarına karar verecektir. Hiyerarşik ayrıştırmanın oluşturulması için iki tür yaklaşım vardır: –

1. Bölücü Yaklaşım

Bölücü yaklaşımın bir diğer adı da yukarıdan aşağıya yaklaşımdır. Bu yöntemin başında tüm veri nesneleri aynı kümede tutulur. Sürekli yineleme kullanılarak grup bölünerek daha küçük kümeler oluşturulur. Sabit yineleme yöntemi, sonlandırma koşulu sağlanana kadar devam edecektir. Grup bölündükten veya birleştikten sonra geri alınamaz ve bu yüzden bu yöntem çok esnek değildir.

2. Toplu Yaklaşım

Bu yaklaşımın bir diğer adı da aşağıdan yukarıya yaklaşımdır. Tüm gruplar başlangıçta ayrılır. Daha sonra tüm gruplar birleşene veya fesih şartı sağlanana kadar birleşmeye devam eder.

Veri Madenciliğinde Hiyerarşik Kümeleme Kalitesini iyileştirmek için kullanılabilecek iki yaklaşım vardır: –

1. Hiyerarşik kümelemenin her bölümlemesinde nesnenin bağlantılarını dikkatli bir şekilde analiz etmek gerekir.
2. Hiyerarşik aglomerasyonun entegrasyonu için hiyerarşik bir aglomeratif algoritma kullanılabilir. Bu yaklaşımda, öncelikle nesneler mikro kümeler halinde gruplandırılır. Veri nesnelerini mikro kümeler halinde gruplandırdıktan sonra, mikro küme üzerinde makro kümeleme gerçekleştirilir.

3. Yoğunluğa Dayalı Kümeleme Yöntemi

Veri Madenciliğinde bu kümeleme yönteminde yoğunluk ana odak noktasıdır. Bu kümeleme yönteminin temeli olarak kütle kavramı kullanılır. Bu kümeleme yönteminde küme sürekli büyümeye devam edecektir. Her veri noktası için grubun yarıçapında en az bir nokta olmalıdır.

4. Izgara Tabanlı Kümeleme Yöntemi

Bu tip Izgara Tabanlı Kümeleme Yönteminde, nesne birlikte kullanılarak bir ızgara oluşturulur. Bir Izgara Yapısı, nesne uzayının sonlu sayıda hücreye ölçülmesiyle oluşturulur.

Izgara tabanlı kümeleme yönteminin avantajı: –

1. Daha hızlı işlem süresi: Bu yöntemin işlem süresi diğer yönteme göre çok daha hızlıdır ve bu nedenle zamandan tasarruf sağlayabilir.
2. Bu yöntem, hayır bağlıdır. Her boyutun nicelleştirilmiş uzayındaki hücrelerin sayısı.

5. Model Tabanlı Kümeleme Yöntemleri

Bu tür kümeleme yönteminde, her kümenin modele en uygun verileri bulabilmesi için varsayımda bulunulur. Yoğunluk işlevi, bu yöntemde grubu bulmak için kümelenir.

6. Kısıtlamaya Dayalı Kümeleme Yöntemi

Kümelemeyi gerçekleştirmek için uygulama veya kullanıcı odaklı kısıtlamalar dahil edilmiştir. Kullanıcının beklentisine kısıtlama denir. Bu gruplama sürecinde, kısıtlamalar tarafından sağlanan iletişim çok etkileşimlidir.

Ne tür sınıflandırmalar küme analizi olarak kabul edilmez?

1. Grafik Bölümleme – Alanların aynı olmadığı ve yalnızca karşılıklı sinerji ve alaka düzeyine göre sınıflandırıldığı sınıflandırma türü, küme analizi değildir.
2. Bir sorgunun sonuçları – Bu sınıflandırma türünde, gruplar harici kaynaklardan verilen belirtime göre oluşturulur. Küme Analizi olarak sayılmaz.
3. Basit Segmentasyon – İsimlerin, soyadına göre ayrı kayıt gruplarına bölünmesi, Küme Analizi olarak kabul edilmez.
4. Denetimli Sınıflandırma – Etiket bilgileri kullanılarak sınıflandırılan bu tür sınıflandırmalar Kümeleme Analizi olarak adlandırılamaz çünkü küme analizi, kalıba dayalı grup içerir.

Çözüm

Şimdi Veri Kümeleme hakkında, Veri Madenciliğinde Veri Kümeleme ve Küme Analizi yaklaşımları ve yöntemleri gibi birçok şey öğrendik.

Veri bilimini öğrenmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk, 1 Endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.