Veri Madenciliği Ünite -8

1. Kümeleme Türleri

Kümeleme yöntemleri, veriyi çeşitli şekillerde gruplara ayırabilir. Başlıca kümeleme türleri şunlardır:

Bölütlenmiş Kümeleme: Veriyi kesinlikle örtüşmeyen alt kümelere böler. Her nesne yalnızca bir kümeye ait olur. K-ortalamalar (k-means) bu türün en yaygın örneklerinden biridir.

Hiyerarşik Kümeleme: Veriyi ağaç yapısında alt kümelere böler. Bu tür kümeleme, kümeler arasında hiyerarşik bir ilişki oluşturur.

Örtüşen Kümeleme: Nesnelerin birden fazla kümeye ait olabileceği kümeleme türüdür. Bu sayede veri noktaları birden fazla kümeye dahil olabilir.

Bulanık Kümeleme: Nesnelerin kısmi üyelik dereceleri ile kümelere atanabileceği kümeleme türüdür. Bulanık c-means bu yöntemin bir örneğidir.

2. K-ortalamalar Kümeleme

K-ortalamalar kümeleme yöntemi, veri noktalarını k adet kümeye ayırmak için kullanılır. Bu yöntem, her bir kümenin merkezini (centroid) belirler ve veri noktalarını bu merkezlere olan uzaklıklarına göre kümelere atar.

Adımlar: K-ortalamalar algoritması, başlangıçta k adet merkezi rastgele seçer, ardından veri noktalarını en yakın merkeze atar. Bu işlem, kümelerin merkezleri güncellenene kadar tekrarlanır.

Kriter: Veri noktalarının kümelere atanmasında, küme merkezine olan uzaklık dikkate alınır. Bu, her bir veri noktasının en yakın merkezdeki kümeye atanmasını sağlar.

3. DBSCAN (Yoğunluk Tabanlı Kümeleme)

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise), yoğunluk tabanlı bir kümeleme yöntemidir. Bu yöntem, yüksek yoğunluklu bölgelerdeki veri noktalarını kümeleyerek aykırı değerleri saptar ve siler.

Parametreler: DBSCAN algoritması, epsilon (ε) ve minPts parametrelerine dayanır. Epsilon, bir veri noktasının komşuluğunu belirlerken, minPts bir kümenin minimum nokta sayısını belirler.

Özellikler: DBSCAN, özellikle karmaşık ve gürültülü veri setlerinde etkilidir. Aykırı değerleri tespit etme ve yoğunluk tabanlı kümeleme yapma yeteneği ile öne çıkar.

4. SOM (Kendi Kendini Düzenleyen Haritalar)

SOM (Self-Organizing Maps), verileri düşük boyutlu bir haritaya projekte eden bir kümeleme yöntemidir. Bu yöntem, verilerin yapısını koruyarak boyut azaltma işlemi yapar.

Öğrenme Süreci: SOM, rekabetçi öğrenme kullanarak ağırlıkları günceller ve verileri düşük boyutlu bir haritaya yerleştirir. Bu sayede verilerin yapısı korunur.

Avantajlar: SOM, yüksek boyutlu verileri düşük boyutlu bir haritaya indirger ve verilerin görselleştirilmesini sağlar. Ayrıca, verilerin yapısını koruyarak anlamlı gruplar oluşturur.

Sonuç

Kümeleme yöntemleri, verilerin benzerliklerine göre gruplara ayrılmasını sağlayarak, verilerin daha iyi anlaşılmasını ve analiz edilmesini sağlar. Bu yöntemler, veri madenciliği, makine öğrenimi ve desen tanıma gibi çeşitli alanlarda önemli bir rol oynar. Doğru kümeleme algoritmasının seçilmesi ve uygulanması, verilerin anlamlandırılmasında ve stratejik kararlar alınmasında büyük önem taşır.

1- Hangi kümeleme türü, veriyi kesinlikle örtüşmeyen alt kümelerine böler?

A) Hiyerarşik Kümeleme
B) Özel Kümeleme
C) Örtüşen Kümeleme
D) Bölütlenmiş Kümeleme
E) Bulanık Kümeleme

Cevap: D) Bölütlenmiş Kümeleme

Açıklama: Bölütlenmiş kümeleme, veriyi kesinlikle örtüşmeyen alt kümelere böler ve her nesne yalnızca bir kümeye ait olur.

2- Ağaç yapısında alt kümeler oluşturan kümeleme türü hangisidir?

A) Özel Kümeleme
B) Bulanık Kümeleme
C) Hiyerarşik Kümeleme
D) Örtüşen Kümeleme
E) Bölütlenmiş Kümeleme

Cevap: C) Hiyerarşik Kümeleme

Açıklama: Hiyerarşik kümeleme, veriyi ağaç yapısında alt kümelere böler ve bu sayede farklı seviyelerdeki alt kümeler oluşturur.

3- Hangi kümeleme türünde nesneler sadece bir kümeye ait olabilir?

A) Bulanık Kümeleme
B) Hiyerarşik Kümeleme
C) Örtüşen Kümeleme
D) Özel Kümeleme
E) Bölütlenmiş Kümeleme

Cevap: D) Özel Kümeleme

Açıklama: Özel kümeleme, nesnelerin sadece bir kümeye ait olabileceği kümeleme türüdür. Bu, veri noktalarının birden fazla kümeye dahil olmaması anlamına gelir.

4- Nesnelerin birden fazla kümeye ait olabileceği kümeleme türü hangisidir?

A) Hiyerarşik Kümeleme
B) Bölütlenmiş Kümeleme
C) Özel Kümeleme
D) Bulanık Kümeleme
E) Örtüşen Kümeleme

Cevap: E) Örtüşen Kümeleme

Açıklama: Örtüşen kümeleme, nesnelerin birden fazla kümeye ait olabileceği kümeleme türüdür. Bu sayede veri noktaları birden fazla kümeye dahil olabilir.

5- K-ortalamalar kümeleme yönteminde, merkezi prototip genellikle hangi tür veriler için kullanılır?

A) Nicel Veriler
B) Kategorik Veriler
C) Metin Verileri
D) Büyük veriler
E) Örnek veriler

Cevap: A) Nicel Veriler

Açıklama: K-ortalamalar kümeleme yönteminde, merkezi prototip genellikle nicel veriler için kullanılır, çünkü bu yöntem veri noktalarının aritmetik ortalamasını hesaplar.

6- K-ortalamalar kümeleme yönteminde, veri noktalarının kümelere atanmasında hangi kritere göre karar verilir?

A) En uzak noktaya göre
B) Küme merkezine olan uzaklığa göre
C) Rastgele seçime göre
D) Küme içi benzerliklere göre
E) Veri sıralamasına göre

Cevap: B) Küme merkezine olan uzaklığa göre

Açıklama: K-ortalamalar kümeleme yönteminde, veri noktalarının kümelere atanmasında küme merkezine olan uzaklığa göre karar verilir.

7- DBSCAN algoritmasının öne çıkan özellikleri nelerdir?

A) Veri setinin ortalamasını hesaplamak
B) Aykırı değerleri saptama ve silme yeteneği
C) Matematiksel denklemleri çözme kabiliyeti
D) Yalnızca dışbükey (konveks) veri kümeleriyle çalışma
E) Epsilon ve minPts parametrelerine bağlı olarak yoğunluk tabanlı kümeleme

Cevap: B) Aykırı değerleri saptama ve silme yeteneği

Açıklama: DBSCAN algoritması, aykırı değerleri saptama ve silme yeteneği ile öne çıkar ve yoğunluk tabanlı kümeleme yapar.

8- DBSCAN algoritmasında kullanılan epsilon (ε) nedir?

A) Matris determinantı
B) Yoğunluk eşiği
C) Veri setinin boyutu
D) Algoritmanın adım büyüklüğü
E) En küçük yoğunluğa sahip alan

Cevap: B) Yoğunluk eşiği

Açıklama: Epsilon (ε), DBSCAN algoritmasında yoğunluk eşiği olarak kullanılır ve bir veri noktasının komşuluğunu belirler.

9- SOM’un (Kendi Kendini Düzenleyen Haritalar) avantajları nelerdir?

A) Aykırı değerleri temizleme yeteneği
B) Boyut azaltma özelliği
C) Sadece sayısal verilerle çalışabilme
D) Yalnızca küresel kümeleri tanıma
E) Epsilon parametresine bağlı olarak çalışma

Cevap: B) Boyut azaltma özelliği

Açıklama: SOM (Kendi Kendini Düzenleyen Haritalar), boyut azaltma özelliği ile öne çıkar ve yüksek boyutlu verileri düşük boyutlu haritalara indirger.

10- SOM’un (Kendi Kendini Düzenleyen Haritalar) eğitim süreci nasıl işler?

A) Hataların geri yayılma prensibine dayanır.
B) Rekabetçi öğrenme kullanarak ağırlıkları günceller.
C) İleri beslemeli bir ağ mimarisine sahiptir.
D) Epsilon ve minPts parametrelerini kullanır.
E) Sadece sayısal verilerle çalışır.

Cevap: B) Rekabetçi öğrenme kullanarak ağırlıkları günceller.

Açıklama: SOM’un eğitim süreci, rekabetçi öğrenme kullanarak ağırlıkları günceller ve verileri düşük boyutlu bir haritaya projekte eder.