Küme Analizi (Cluster Analysis)

Küme analizi, verileri işlemek için kullanılan istatiksel bir yöntemdir. Aynı grup içerisinde yer nesne veya verilerin benzerliklerine göre gruplara ya da kümelere ayırmak için kullanılan bir veri analizi tekniğidir.

Küme Analizi (Cluster Analysis)

Küme analizi, verileri işlemek için kullanılan istatiksel bir yöntemdir. Kümeleme olarak da bilinen bu analiz türünün İngilizcesi “Cluster Analysis” olarak bilinmektedir. Aynı grup içerisinde yer nesne veya verilerin benzerliklerine göre gruplara ya da kümelere ayırmak için kullanılan bir veri analizi tekniğidir. Böylece ögelerin ne kadar yakından ilişkili olduklarını ölçmeye yardımcı olmaktadır. Bu analiz yöntemi ile marka, işletme veya araştırmacıların öne çıkan işlerini takip etmek, hipotez ve varsayımlarını doğrulamak için görsel verilerin ortaya çıkmasına yardımcı olunmaktadır. Dolayısıyla küme analizi iç görü yönetimi, örüntü oluşturma, makine öğrenimi, veri temizleme, veri madenciliği ve keşfi, görüntü analizi, biyoinformatik ve büyük veri kümelerini analiz etmek gibi daha pek alanda kullanılmaktadır. Küme analizi, değişkenlerin kriterlerine karşı öngörücü bir şekilde alt kümelere ayrılmadığı veri matrisleriyle bağlantılıdır. Bu özelliği açısından faktör analizine benzemektedir. Küme analizinin esas amacı, aynı küme içindeki öğelerin diğer kümelere göre birbirine daha benzer grup içinde olduğunu belirlemektir. Diğer bir deyişle; farklı özelliklere sahip fakat temel özellikleri ve nesneleri aynı kontrol grubu içerisin yer alan nesne gruplarının bulunmasını şeklinde de ifade edilebilmektedir. Küme analizinin kullanımı verilerdeki hileli ya da hatalı sonuçların daha iyi anlaşılmasına yardımcı olmaktadır.

Küme analizi aslında denetimsiz bir öğrenme algoritmasıdır. Modeli çalıştırmadan önce ne kadar küme olduğunu ya da çıkacağını bilmek mümkün değildir. Bu analiz yöntemi veriler içerisinde herhangi bir işlem veya varsayımın yapılmadığı durumlarda kullanılmaktadır. Kullanım sonucunda ortaya çıkan sonuçlar hakkında bilgi sağlar fakat detayları hakkında çok fazla bilgi sağlamamaktadır. İyi bir küme analizi algoritması, kümeler içinde yüksek benzerlik ya da düşük benzerlik oranları sağlamaktadır. Küme analizi en çok sınıflandırma yapılırken kullanılmaktadır. Böylece araştırmacılar ya da istatikçiler verileri daha derinlemesine anlayabilir ve daha iyi kararlar alabilmektedir. Küme analizi yapılırken birkaç yöntem kullanılmaktadır. Bunlar; bölümleme yöntemi, hiyerarşik yöntem, ızgara tabanlı yöntem, yoğunluk tabanlı yöntem, model tabanlı yöntem ve kısıtlamaya dayalı yöntemdir. Böylece sektöre bağlı olarak en uygun yöntem kullanılmaktadır. Tüm bunların yanında küme analizi anormallik tespiti ve aykırı unsurların tespit edilmesi için de kullanılabilmektedir.

Sözlükte Keşfet

Host

Bir web terimi olarak Host, kullanıcıların ağ ya da modem aracılığıyla erişebileceği, veri...

Database Shrink

Database Shrink, veri tabanı performansını artırmak için gerçekleştirilen küçültme ve temizleme işlemidir.

Doğal Dil İşleme (NLP)

Doğal dil işleme, yapay zeka teknolojilerinin insanlarla otonom bir şekilde iletişim kurmasını sağlayan...

Data Mart

Data mart, bir kurumun hızlı ve pratik bir şekilde bilgi ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla...

Brief

Brief, Türkçede “kısaca anlatmak”, “ana hatları ile açıklamak”, “ön anlatım” gibi ifadelere denk...

Veri Analisti

Veri analistleri, üniversitelerin ilgili fakültelerindeki matematik, bilgisayar, istatistik ve ekonomi gibi bölümlerden mezun...

Apache Hive

Apache Hive, büyük verileri işleme ve analiz etme işlemlerinde kullanılan açık kaynaklı veri...

Yeniliklerden Haberdar Olun!

Dijital pazarlama dünyasını takip etmek için hemen haber bültenimize abone olun!

Arama Sonuçları