İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

Hiyerarşik Kümeleme Nedir?

İngilizce: Hierarchical Clustering

Yayın: · Son güncelleme:

Hiyerarşik Kümeleme Nedir? Kısaca

Hiyerarşik kümeleme, veri noktalarını benzerliklerine göre adım adım birleştirerek ya da bölerek iç içe geçmiş kümelerden oluşan bir ağaç yapısı (dendrogram) oluşturan ve küme sayısının önceden belirlenmesini gerektirmeyen bir denetimsiz öğrenme yöntemidir.

Hiyerarşik Kümeleme nedir?
İçindekiler
  1. Hiyerarşik kümeleme nedir?
  2. Kümeler arası uzaklık nasıl ölçülür?
  3. Dendrogram nasıl okunur?
  4. Nelere dikkat etmeli?

Hiyerarşik kümeleme, verileri iç içe gruplar hâlinde düzenleyen bir kümeleme yöntemidir. Sonuç tek bir bölümleme değil, en küçük gruplardan en büyüğüne uzanan bir küme ağacıdır.

Hiyerarşik kümeleme nedir?

İki ana yaklaşım vardır:

  • Birleştirici (aşağıdan yukarı): Her nokta kendi kümesiyle başlar. Her adımda en benzer iki küme birleştirilir; sonunda tek bir küme kalır. En yaygın türdür.
  • Bölücü (yukarıdan aşağı): Tüm veri tek kümede başlar ve adım adım bölünür.

Kümeler arası uzaklık nasıl ölçülür?

İki kümenin ne kadar benzer olduğunu belirlemek için "bağlantı" yöntemi seçilir:

Bağlantı Açıklama
Tekli İki kümenin en yakın noktaları arasındaki uzaklık
Tam En uzak noktaları arasındaki uzaklık
Ortalama Tüm nokta çiftlerinin ortalama uzaklığı
Ward Birleşince küme içi varyansı en az artıran çift

Noktalar arası uzaklık için genellikle Öklid uzaklığı kullanılır.

Dendrogram nasıl okunur?

Sonuç, dendrogram adı verilen ağaç şemasıyla gösterilir. Dikey eksen birleşme uzaklığını gösterir. Grafiği belirli bir yükseklikten yatay olarak "kestiğinde", kesilen dal sayısı küme sayısını verir. Böylece küme sayısını önceden seçmek yerine sonuçlara bakarak karar verebilirsin.

Varsayımsal bir örnek: Bir mağaza müşterilerini alışveriş alışkanlıklarına göre kümeliyor. Dendrogramda alçak bir kesim on küçük grup, yüksek bir kesim üç büyük segment verir.

Nelere dikkat etmeli?

  • Hesaplama maliyeti veri büyüdükçe hızla artar; çok büyük veri setleri için uygun değildir.
  • Bir birleştirme yapıldıktan sonra geri alınmaz; erken bir hata sonuca taşınır.
  • Bağlantı yöntemi ve uzaklık ölçüsü sonucu belirgin biçimde değiştirir.
  • Özelliklerin ölçeği farklıysa önce standartlaştırma yapılmalıdır.

Sıkça Sorulan Sorular

Hiyerarşik kümelemede küme sayısı nasıl seçilir?

Dendrogram belirli bir yükseklikten kesilerek seçilir. Genellikle birleşme uzaklığında büyük bir sıçrama olan noktanın altından kesmek iyi bir başlangıçtır.

Hiyerarşik kümeleme ile k-ortalamalar farkı nedir?

K-ortalamalar küme sayısının baştan verilmesini ister ve tek bir bölümleme üretir. Hiyerarşik kümeleme ise tüm seviyelerdeki iç içe kümeleri gösterir ve küçük veride daha esnektir.

İlgili terimler

Kümeleme(Clustering)Kümeleme (clustering), önceden etiketlenmemiş verileri ortak özelliklerine göre birbirine benzeyen gruplara (kümelere) ayıran bir denetimsiz öğrenme yöntemidir. Müşteri segmentasyonu ve anormallik tespiti tipik kullanım alanlarıdır.DBSCANDBSCAN, birbirine yakın ve yoğun biçimde toplanmış noktaları aynı kümede birleştiren, seyrek bölgelerdeki noktaları gürültü ya da aykırı değer olarak işaretleyen ve küme sayısını önceden istemeyen yoğunluk tabanlı bir kümeleme algoritmasıdır.Öklid Uzaklığı(Euclidean Distance)Öklid uzaklığı (Euclidean distance), iki nokta arasındaki düz çizgi mesafesidir. Koordinat farklarının karelerinin toplamının karekökü alınarak hesaplanır ve makine öğrenmesinde veri noktalarının birbirine ne kadar yakın olduğunu ölçmek için kullanılır.Müşteri Segmentasyonu(Customer Segmentation)Müşteri segmentasyonu, bir şirketin müşterilerini demografik özellikler, satın alma davranışı veya ihtiyaçlar gibi ortak niteliklere göre anlamlı gruplara ayırması ve her gruba uygun ürün, hizmet ya da iletişim stratejisi geliştirmesidir.Büyük Veri(Big Data)Büyük veri (big data), geleneksel veritabanı ve analiz araçlarıyla makul sürede saklanamayacak ya da işlenemeyecek kadar büyük, hızlı üretilen ve çeşitli biçimlerdeki veri kümelerini ifade eder. Genellikle hacim, hız ve çeşitlilik özellikleriyle tanımlanır.Harf Çevirisi(Transliteration)Harf çevirisi (transliterasyon), bir yazı sistemindeki metnin, anlamı çevrilmeden başka bir yazı sisteminin harfleriyle yazılmasıdır. Örneğin Kiril alfabesiyle yazılmış bir ismin Latin harflerine aktarılması harf çevirisidir.