YZ Merkezi
Yapay zekâ sözlüğü
Başlangıç seviyesi
Kümeleme (Clustering)
Clustering
31.08.2026 tarihinde güncellendi
Kümeleme, önceden belirlenmiş etiketler olmaksızın, benzer özelliklere sahip veri noktalarını kendi aralarında gruplara ayıran denetimsiz (unsupervised) makine öğrenmesi yaklaşımıdır.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiVerideki gizli örüntüleri ve doğal yapıları keşfetmek için kullanılır. Model, verilerin birbirine olan yakınlıklarını veya benzerliklerini matematiksel uzaklık fonksiyonlarıyla hesaplar.
Çalışma mantığı: Aynı küme içerisindeki veri noktalarının birbirine olabildiğince benzer (yüksek küme içi benzerlik), farklı kümelerdeki noktaların ise birbirinden olabildiğince farklı (düşük küme dışı benzerlik) olması hedeflenir. Yaygın algoritmalar: K-Means, DBSCAN, Hiyerarşik Kümeleme.
Kullanım alanları: Müşteri segmentasyonu, pazar araştırması, anomalilerin ve dolandırıcılıkların tespiti, genetik veri analizi ve görüntü sıkıştırma.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Küme sayısının (K) önceden bilinmesi zor olabilir ve algoritmanın seçtiği kümelerin iş mantığı açısından anlamlandırılması insan uzmanlığı gerektirir.
Çalışma mantığı: Aynı küme içerisindeki veri noktalarının birbirine olabildiğince benzer (yüksek küme içi benzerlik), farklı kümelerdeki noktaların ise birbirinden olabildiğince farklı (düşük küme dışı benzerlik) olması hedeflenir. Yaygın algoritmalar: K-Means, DBSCAN, Hiyerarşik Kümeleme.
Kullanım alanları: Müşteri segmentasyonu, pazar araştırması, anomalilerin ve dolandırıcılıkların tespiti, genetik veri analizi ve görüntü sıkıştırma.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Küme sayısının (K) önceden bilinmesi zor olabilir ve algoritmanın seçtiği kümelerin iş mantığı açısından anlamlandırılması insan uzmanlığı gerektirir.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaEtiketlenmemiş veri kümesini, benzerlik metriklerine (örn. Öklid, Kosinüs uzaklığı) dayalı olarak homojen alt gruplara (kümelere) ayrıştıran denetimsiz öğrenme yöntemidir.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoBir e-ticaret platformunun 1 milyon müşterisini alışveriş sıklığı ve harcama miktarına göre 'fırsat avcıları', 'sadık müşteriler' ve 'ara sıra alışveriş yapanlar' olarak otomatik 3 gruba ayırması kümelemedir.