Kümeleme Algoritmaları – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Kümeleme Algoritmaları
Hiyerarşik olmayan kümeleme ile çalışırken, nesneler yalıtılmış kümelerde tahsis edilir ve kümeler arasında hiçbir ilişki bulunamaz. Bu tür kümeleme, bölümlü kümeleme olarak da bilinir ve kümelerin düz (yapısız) bölümlerini oluşturduğu söylenir.
Daha önce de belirtildiği gibi, birçok kümeleme yöntemi vardır. Bunlar ve diğer kümeleme yöntemleri hakkında daha fazla ayrıntı elde edilebilir. Bu bölümde sadece deneylerimizde kullanılan araçta uygulanan yöntemleri açıklayacağız: Eurekha aracı. Uygulanan algoritmalar grafik teorik algoritma ailesinden gelir ve aşağıda açıklanmaktadır.
Yıldızlar
Yıldızlar algoritması, nesneleri analiz eder ve ortaya çıkan yönün veya biçimin ilişkili nesnelerin yıldızı gibi olduğu benzer öğe gruplarını bulmaya çalışır. Bu durumda yıldızın merkezi, kümedeki diğer tüm nesnelerle ilişkisi olan ve onları birbirine bağlayan öğedir. Bu, diğer unsurların bu merkezi unsura yakın veya benzer olması gerektiği, ancak diğerlerine zorunlu olmaması gerektiği anlamına gelir.
Yıldızın bir tarafında bulunan bir elementin başka bir tarafında bulunan başka bir element arasındaki benzemezliği en aza indirgemek için benzerlik eşiği tanımlanır. Merkeze göre tüm öğeler arasında daha büyük bir eşik, grubu daha tutarlı hale getirir. Merkeze ne kadar benzerlerse (veya merkeze yakınlarsa), birbirlerine o kadar benzer olacaklardır.
Algoritma, öğeler kümesindeki herhangi bir öğeyi seçmeye başlar. Bu seçim rastgele veya başka herhangi bir yöntemle gerçekleştirilebilir. Ancak, seçim sırası ortaya çıkan kümeleme şemasını etkiler.
Seçilen eleman daha sonra yıldızın merkezi (kümenin merkezi) olarak seçilir. Ardından, bu öğe henüz kümelenmemiş (yani bir kümeye tahsis edilmiş) diğer tüm öğelerle karşılaştırılır. Daha önce kullanıcı tarafından tanımlanan benzerlik eşiğinden daha büyük olduğu anlamına gelen bir ilişki bulunursa, merkezle karşılaştırılan öğe kümeye atanır.
Tüm elemanlar yıldız merkezi ile karşılaştırıldıktan sonra kümelenmemiş başka bir eleman seçilir ve tüm elemanlar analiz edilene kadar süreç devam eder. Başka bir öğeye benzerliği belirlenen eşikten büyük olmayan öğelere kümelenmemiş denir ve yok sayılır veya izole bir kümeye (her öğeye bir tane) tahsis edilir.
Yıldız algoritmasının temel sorunu, elemanların merkez olarak seçilme sırasının kümeleme sonucunu etkilemesidir. Diğer bir problem ise, kullanıcının nesneler ile merkez arasında minimum benzerlik eşiği seçmesi gerektiği ve olağan bir değer olarak kullanılacak optimal bir eşiğin olmamasıdır. Her veri setinin farklı bir eşiği olabilir. Bunlar, bu tür algoritmaları (veya ailesini) kullanan küme analizinin en büyük sorunlarıdır.
En iyi yıldız algoritması, zaten kümelenmiş olsa bile bir öğeyi daha benzer olduğu yıldıza (en yakın yıldız) tahsis ederek bu sorunları çözmeyi amaçlar. Her nasılsa, bir yan etki, kullanıcının bir eşik belirlemesine gerek olmamasıdır. Bu durumda, öğeler daha benzer oldukları (yani, yıldızın merkezine daha yakın) kümeye yeniden atanacaktır.
Bu algoritma yıldız algoritmasına benzer. Bununla birlikte, elemanlar, yalnızca merkezi elemanla değil, zaten kümede bulunan tüm elemanlar arasındaki benzerlik eşiğini karşıladıkları takdirde eklenir. Bu durumda, elemanlar daha sıkı bir şekilde birleştirilir ve ortaya çıkan kümelerin kalitesi daha iyidir.
Bazen kullanıcının bir elemanın tahsis edileceği tüm kümeleri bilmesi gerekir. Bu bölümde tartışılan diğer tüm algoritmalar, algoritmik kısıtlamalarına göre öğeyi kendisi için en iyi kümede tahsis eder. Bu algoritma, bir elemanı ilişkisi olduğu tüm kümelerde kullanıcı tarafından belirlenen eşikten daha büyük olarak tahsis ederek bu ihtiyacı çözmektedir.
İş Zekasında ÇB kullanımındaki eğilimlerle ilgili olarak, bir metnin kelimelerine dayalı ÇB’nin olağan yaklaşımının yerini alan kavram fikrini görebiliriz. Sözcükler, sözcük dağarcığı sorunu olarak bilinen anlamsal hatalara yol açabilir; örneğin, insanlar eşanlamlı sözcükleri veya sözcük çeşitlemelerini kullandıklarında vb.
Kümeleme türleri
Sınıflandırma algoritmaları
Veri madenciliği kümeleme algoritmaları
K-means Algoritması
k-means algoritması python kodu
DBSCAN algoritması
K-Means kümeleme Analizi
Pythonda kümeleme Analizi
Kümelemeye yönelik kavramsal yaklaşımda, kavramlar metinsel bir belgenin içeriğini daha üst düzeyde temsil ederek kelime dağarcığı sorununu en aza indirir. Kavramlar, gerçek dünyadaki olaylar ve nesneler hakkında konuşur ve insanlar tarafından dil aracılığıyla (konuşmalarda, metinlerde, belgelerde, kitaplarda, mesajlarda vb.) fikirleri, ideolojileri, düşünceleri, kanaatleri ve niyetleri ifade etmek için kullanılır.
Daha önceki çalışmalarda kavramlar metinsel belgelerin madencilik süreçlerinde başarı ile kullanılmıştır. Bu nedenle kümeleme sürecinde kavramların belge öznitelikleri olarak kullanılması, ortaya çıkan kümeler daha fazla uyum sağlayan öğelere sahip olduğu için sözcük kullanımına göre daha iyi sonuçlar elde edilmesine katkı sağlamaktadır.
Bilgi toplumunun ortaya çıkışı, organizasyonlar bağlamında önemli bir değişiklik getirmiştir. İş rekabet gücü, organizasyonel süreçler ve dış çevre hakkındaki bilginin mevcudiyetinden önemli ölçüde etkilenir. Bilgi yaratmak için hammadde olarak örgütlerde var olan bilginin önemi 80’lerin sonlarından beri kabul edilmektedir.
Aslına bakılırsa, bu tür bilgilerin işi geliştirmek için kullanılması KDD uygulamalarının sayısının artmasına yol açmıştır. Bununla birlikte, bu uygulamaların çoğu, kurumsal bilgilerin açık ara en büyük kısmı olan yapılandırılmamış verilerden ziyade yapılandırılmış verileri işlemeye yöneliktir.
ÇB uygulamalarını geliştirmek için olgun araçların varlığı ve kuruluşlarda bulunan metinsel bilgi miktarı, göz ardı edilemeyecek stratejik bir fırsat gibi görünmektedir. Bu bölümde, BI’da ÇB’nin rolü tartışıldı ve aralarındaki arayüz açıklığa kavuşturuldu.
- Bilgi Keşfi: Bir kullanıcının depolanan verilerden bilgi keşfetmesine yardımcı olmak için görselleştirme yöntemleri olarak hesaplama algoritmalarını ve araçlarını kullanan bilgisayar destekli bir süreç.
- Metinlerden Bilgi Keşfi: Bir kullanıcının depolanan metinsel verilerden bilgi keşfetmesine yardımcı olmak için hesaplama algoritmalarını ve araçlarını görselleştirme yöntemleri olarak kullanan bilgisayar destekli bir süreç. Bu işlemin, metinsel verilerde bilgi açıkça ifade edilmediği veya beyan edilmediği için geleneksel sorgularla kurtarılamayacak bilgileri kullanıcıya verdiği anlaşılmaktadır.
- Metin Madenciliği: İstatistiksel kalıpları keşfetmek amacıyla metinsel veriler üzerinde hesaplama algoritmaları ve araçları kullanan bilgisayar destekli bir süreçtir. En yaygın yöntemler kümeleme, sınıflandırma ve ilişkilendirme analizini içerir. Çoğu zaman ifade, metinlerden bilgi keşfi ile değiştirilebilir, ancak sonuncusu, birincisinin dahil olduğu daha büyük bir süreçtir.
- Kavramlara Göre Metin Madenciliği: Metin madenciliği yöntemlerinin kelimeler yerine kavramlarla temsil edilen veya modellenen metin belgeleri üzerinde uygulanması.
DBSCAN algoritması K-means Algoritması k-means algoritması python kodu K-Means kümeleme Analizi Kümeleme Türleri Pythonda kümeleme Analizi Sınıflandırma algoritmaları Veri madenciliği kümeleme algoritmaları