K-MEANS
K-MEANS NEDİR?
K-Means, verileri gruplara ayırarak anlamlandırmayı amaçlayan popüler bir kümeleme algoritmasıdır. Kümeleme, verilerin doğal benzerliklerine göre gruplara (kümelere) ayrılmasını sağlar. K-Means, özellikle büyük veri kümeleri içinde gizli kalıpları keşfetmek ve veriler arasındaki ilişkileri anlamak için kullanılır. Amacı, veri noktalarını belirlenen k sayıda kümeye ayırarak her grubun bir merkez noktası (centroid) etrafında toplanmasını sağlamaktır.
K-MEANS NASIL ÇALIŞIR?
K-Means, adım adım işleyen bir süreçtir. İşte algoritmanın nasıl çalıştığını sade bir şekilde açıklayan adımlar:
-
Küme Sayısının (k) Belirlenmesi: İlk adımda, verilerin kaç kümeye ayrılacağına karar verilir. Bu, genellikle deneyerek belirlenen bir sayıdır.
-
Başlangıç Noktalarının Seçilmesi: Kadar merkez noktası (centroid) rastgele seçilir. Bu noktalar, verileri gruplamak için referans alınacak ilk merkezlerdir.
-
Verilerin Kümelere Atanması: Her veri noktası, en yakın merkez noktasına atanır. Bu işlem, veri noktası ile merkez noktası arasındaki mesafe ölçülerek yapılır (en yaygın yöntem Öklid Mesafesi).
-
Merkezlerin Yeniden Hesaplanması: Her kümenin merkezi, o kümedeki veri noktalarının ortalaması alınarak güncellenir. Yani, her yeni merkez, kümeye daha iyi oturan bir noktaya taşınır.
-
İterasyon (Tekrarlama): Veri noktaları, yeni merkezlere tekrar atanır. Bu işlem, merkez noktaları artık değişmeyene kadar tekrar edilir. Sonuçta her küme, en yakın veri noktalarını içerir ve bu noktalar sabitlenir.
K-MEANS'İN TEMEL ÖZELLİKLERİ
-
Gözetimsiz Öğrenme: Verilerin önceden etiketlenmesine gerek duymaz. K-means, etiketsiz verilerle çalışır ve doğal grupları keşfeder.
-
Verimli ve Hızlı: Büyük veri setlerinde bile hızlı sonuç verir. Her iterasyonda işlem basit olduğu için hız açısından avantajlıdır.
-
Esneklik: Küme sayısını (k) istediğin gibi ayarlayabilirsin, bu da sonuçların çeşitliliğini test etme imkanı sunar.
K-MEANS UYGULAMA ALANLARI
-
Müşteri Segmentasyonu: Müşterileri satın alma davranışları veya demografik özelliklerine göre gruplamak için kullanılır.
-
Görüntü İşleme: Görüntü sıkıştırma ve renk segmentasyonu gibi görevlerde kullanılır.
-
Pazar Analizi: Ürün satışlarını analiz edip, benzer satış davranışlarını gösteren ürünleri gruplamak için kullanılır.
-
Veri Keşfi: Yüksek boyutlu verilerde benzer yapıları bulmak ve gizli kalıpları ortaya çıkarmak için idealdir.
K-MEANS İLE MAKİNE ÖĞRENİMİ: ADIM ADIM KILAVUZ
Bu kılavuz, K-Means algoritmasını adım adım öğrenmek ve uygulamak isteyenler için pratik bir rehberdir.
1. Veri Hazırlığı
Makine öğreniminde verilerin uygun şekilde hazırlanması çok önemlidir. İlk olarak, K-Means algoritmasına verilecek veriler belirlenir ve kümelenecek özellikler seçilir.
2. Küme Sayısının Belirlenmesi (k)
K-means algoritmasında, verilerin kaç kümeye ayrılacağını belirlemek gerekir. k değeri, modelin bölüştüreceği küme sayısını ifade eder. Bu değeri deneme yanılma ile veya Elbow Method gibi tekniklerle seçebilirsin.
3. Modelin Eğitilmesi
Model, veriler üzerinde eğitilir. K-means algoritması, verileri en uygun kümelere ayırmak için merkez noktalarını güncelleyerek çalışır.
4. Tahmin Yapma
Model eğitildikten sonra, veri noktaları hangi kümeye ait olduğunu tahmin eder. Her veri noktası, en yakın merkez noktasına atanır.
5. Sonuçların Görselleştirilmesi
Sonuçlar, kümelerin görsel olarak analiz edilmesiyle daha anlaşılır hale gelir. Her kümenin veri noktaları farklı renklerle gösterilir ve merkez noktaları işaretlenir.
6. Model Performansının Değerlendirilmesi
K-means algoritmasının başarısı, veri noktalarının ne kadar iyi kümelendiği ile ölçülür. Inertia değeri, her veri noktasının merkezine olan uzaklığının toplamıdır. Bu değer ne kadar düşükse, model o kadar iyi kümeler oluşturmuş demektir.