Aşağıdaki
Bu yazımızda ilk başta kümelemenin en temel algoritması olan K-Means ’i anlayıp makine öğrenme kütüphanesi kullanmadan Python’da kodladıktan sonra yumuşak
Bu
Denetimsiz algoritmalar bilindiği gibi etiket olmadan
Kümeleme yöntemi seçimi kullanılacak veri türüne ve uygulamanın amacına göre farklılık gösterir
, 1999)
K-ortalamalar kümeleme algoritması ile birlikte kullanımda, toplam rota
17341/gazimmfd
K-modes algoritması Huang tarafından 1998 yılında kategorik verileri kümelemek için önerilmi ve K-ortalamalar algoritmasının geniletilmi bir versiyonudur
Ng ve Jiawei Han tarafından 1994 yılında VLDB’94 konferansında ilk kez sunulmuş ve niceliksel yapıdaki değişkenlerin kümelenmesinde kullanılılacağı açıklanmıştır
Kümeleme denetimsiz öğrenme tekniği, bir bütün olarak kategorize edilebilmesi için belirli veri girdilerini bir arada gruplandırır
K-Ortalamalar ve parçacık sürü optimizasyonu tabanlı kümeleme algoritmaları için yeni ilklendirme yaklaşımları
Kümeleme algoritmaları, benzer özelliklere sahip insanları gruplandırmaya ve daha etkili pazarlama ve hedeflenen girişimler için tüketici kişilikleri yaratmaya yardımcı olabilir
Hiyerarşik kümeleme algoritmaları iki kategoriye ayrılır: Agglomerative hierarchical algorithms- Aglomeratif hiyerarşik algoritmalarda, her veri noktası tek bir küme
Diskriminant analizinde gruplar daha önceden bellidir ve analiz süresince değişmez
Bu tezde, kümeleme yöntemleri ve paralel hesaplama araçları çeĢitli