Makine öğreniminde kümelenme: ne ve nasıl çalışır

Yayınlanan: 2025-02-03

Kümeleme, veri analizi ve makine öğrenmesinde (ML) güçlü bir araçtır ve ham verilerdeki kalıpları ve içgörüleri ortaya çıkarmanın bir yolunu sunar. Bu kılavuz kümelenmenin nasıl çalıştığını, onu yönlendiren algoritmaları, çeşitli gerçek dünya uygulamalarını ve bunun temel avantajlarını ve zorluklarını araştırıyor.

İçindekiler

  • Makine öğreniminde kümelenme nedir?
  • Kümeleme nasıl çalışır?
  • Kümeleme algoritmaları
  • Kümelemenin gerçek dünya uygulamaları
  • Kümelemenin avantajları
  • Kümelemede zorluklar

Makine öğreniminde kümelenme nedir?

Kümeleme, ML'de veri noktalarını benzerliklerine göre kümelere gruplamak için kullanılan denetimsiz bir öğrenme tekniğidir. Her küme, diğer kümelerdeki noktalardan daha fazla birbirine benzeyen veri noktaları içerir. Bu işlem, herhangi bir bilgi veya etiket gerektirmeden doğal grupların veya verilerdeki kalıpların ortaya çıkmasına yardımcı olur.

Makine öğreniminde kümeleme

Örneğin, hayvan görüntüleri, bazı kediler ve diğer köpekler koleksiyonunuz olduğunu düşünün. Bir kümeleme algoritması, şekiller, renkler veya dokular gibi her görüntünün özelliklerini analiz eder ve kedilerin görüntülerini bir kümede ve başka bir kümede köpeklerin görüntülerini birlikte gruplar. Önemli olarak, kümelenme “kedi” veya “köpek” gibi açık etiketler atamamaktadır (çünkü kümeleme yöntemleri aslında bir köpeğin veya kedinin ne olduğunu anlamaz). Sadece gruplamaları tanımlar, bu kümeleri yorumlamayı ve adlandırmayı size bırakır.

Dilbilgisi ile daha akıllı çalışın
Yapılacak işi olan herkes için AI yazma ortağı

Kümeleme ve sınıflandırma: Fark nedir?

Kümeleme ve sınıflandırma genellikle karşılaştırılır, ancak farklı amaçlara hizmet eder. Kümeleme, denetimsiz bir öğrenme yöntemi, benzerliklere dayalı doğal gruplamaları tanımlamak için etiketlenmemiş verilerle çalışır. Buna karşılık, sınıflandırma, belirli kategorileri tahmin etmek için etiketlenmiş veriler gerektiren denetimli bir öğrenme yöntemidir.

Kümeleme, önceden tanımlanmış etiketler olmadan kalıpları ve grupları ortaya çıkarır, bu da keşif için idealdir. Sınıflandırma ise, önceki eğitime dayalı yeni veri noktalarına “kedi” veya “köpek” gibi açık etiketler atar. Burada sınıflandırma, kümelemenin ayrımını vurgulamak ve her bir yaklaşımı ne zaman kullanacağını açıklığa kavuşturmak için belirtilmiştir.

Kümeleme nasıl çalışır?

Kümeleme, bir veri kümesindeki benzer veri noktalarındaki grupları (veya kümeleri) tanımlar ve kalıpları veya ilişkileri ortaya çıkarmaya yardımcı olur. Spesifik algoritmalar kümelenmeye farklı yaklaşabilirken, süreç genellikle şu anahtar adımları izler:

1. Adım: Veri benzerliğini anlamak

Kümelemenin merkezinde, benzer veri noktalarının ne kadar benzer olduğunu ölçen bir benzerlik algoritması vardır. Benzerlik algoritmaları, veri noktası benzerliğini ölçmek için hangi mesafe metriklerini kullandıklarına göre farklılık gösterir. İşte bazı örnekler:

  • Coğrafi Veriler:Benzerlik, şehirlerin veya yerlerin yakınlığı gibi fiziksel mesafeye dayanabilir.
  • Müşteri Verileri:Benzerlik, harcama alışkanlıkları veya satın alma geçmişleri gibi paylaşılan tercihleri ​​içerebilir.

Ortak mesafe önlemleri arasında Öklid mesafesi (noktalar arasındaki düz çizgi mesafesi) ve Manhattan mesafesi (ızgara tabanlı yol uzunluğu) içerir. Bu önlemler hangi noktaların gruplandırılması gerektiğini tanımlamaya yardımcı olur.

2. Adım: Veri noktalarını gruplandırma

Benzerlikler ölçüldüğünde, algoritma verileri kümeler halinde düzenler. Bu iki ana görevi içerir:

  • Grupları Tanımlama:Algoritma, yakındaki veya ilgili veri noktalarını gruplandırarak kümeler bulur. Özellik alanında birbirine yakın noktalar muhtemelen aynı kümeye ait olacaktır.
  • Rafinaj Kümeleri:Algoritma, kümeler arasındaki ayrımı en üst düzeye çıkarırken bir kümedeki veri noktalarının mümkün olduğunca benzer olmasını sağlayarak gruplamaları doğruluklarını artırmak için yinelemeli olarak ayarlar.

Örneğin, bir müşteri segmentasyon görevinde, ilk gruplamalar müşterileri harcama seviyelerine göre bölebilir, ancak daha fazla iyileştirme, “sık sık pazarlık alışverişleri” veya “lüks alıcılar” gibi daha nüanslı segmentleri ortaya çıkarabilir.

Adım 3: Küm sayısını seçmek

Kaç kümenin oluşturulacağına karar vermek sürecin kritik bir parçasıdır:

  • Önceden tanımlanmış kümeler:K-ortalamaları gibi bazı algoritmalar, küme sayısını önde belirtmenizi gerektirir. Doğru sayıyı seçmek, genellikle küme ayırmasındaki azalan getirilere dayanan en uygun kümeyi tanımlayan “dirsek yöntemi” gibi deneme yanılma veya görsel teknikleri içerir.
  • Otomatik Kümeleme:DBSCAN (Gürültü ile Uygulamaların Yoğunluk Tabanlı Mekansal Kümelenmesi) gibi diğer algoritmalar, verilerin yapısına göre otomatik olarak kümelerin sayısını belirleyerek keşif görevleri için daha esnek hale getirin.

Kümeleme yönteminin seçimi genellikle veri kümesine ve çözmeye çalıştığınız soruna bağlıdır.

4. Adım: Sert ve yumuşak kümeleme

Kümeleme yaklaşımları, kümelere veri noktaları atamaları bakımından farklıdır:

  • Sert kümeleme:Her veri noktası sadece bir kümeye aittir. Örneğin, müşteri verileri “düşük harcama yapanlar” ve “yüksek harcama yapanlar” gibi farklı segmentlere bölünebilir, gruplar arasında hiçbir örtüşme olmadan.
  • Yumuşak kümeleme:Veri noktaları, her birine olan olasılıklar ile birden fazla kümeye ait olabilir. Örneğin, hem çevrimiçi hem de mağaza içi alışveriş yapan bir müşteri, karışık bir davranış modelini yansıtan her iki kümeye de ait olabilir.

Kümeleme algoritmaları, ham verileri anlamlı gruplara dönüştürerek gizli yapıların ortaya çıkmasına ve karmaşık veri kümelerine ilişkin bilgileri sağlamaya yardımcı olur. Kesin detaylar algoritmaya göre değişse de, bu kapsayıcı işlem kümelenmenin nasıl çalıştığını anlamanın anahtarıdır.

Kümeleme algoritmaları

Kümeleme Algoritmaları Grup veri noktalarını benzerliklerine göre, verilerdeki kalıpları açığa çıkarmaya yardımcı olur. En yaygın kümeleme algoritmaları türleri sentroid tabanlı, hiyerarşik, yoğunluk bazlı ve dağıtım tabanlı kümelemedir. Her yöntemin güçlü yönleri vardır ve belirli türde veri ve hedeflere uygundur. Aşağıda her yaklaşıma genel bir bakış:

Sentroid tabanlı kümeleme

Centroid tabanlı kümeleme, her küme için sentroid adı verilen bir temsili merkeze dayanır. Amaç, sentroidlerin mümkün olduğunca ayrı olmasını sağlarken, sentroidlerine yakın veri noktalarını gruplamaktır. İyi bilinen bir örnek, verilere rastgele sentroid yerleştirerek başlayan K-ortalama kümelenmesidir. Veri noktaları en yakın centroid'e atanır ve sentroidler atanan noktalarının ortalama konumuna ayarlanır. Bu işlem, sentroidler fazla hareket etmeyene kadar tekrarlanır. K-ortalamaları etkilidir ve kaç kümenin bekleyeceğinizi bildiğinizde iyi çalışır, ancak karmaşık veya gürültülü verilerle mücadele edebilir.

Hiyerarşik kümeleme

Hiyerarşik kümelenme, kümelerin ağaç benzeri bir yapısı oluşturur. En yaygın yöntemde, agglomeratif kümelenme, her veri noktası tek noktalı bir küme olarak başlar. Birbirlerine en yakın kümeler, sadece bir büyük küme kalana kadar tekrar tekrar birleştirilir. Bu işlem, birleştirme adımlarını gösteren bir ağaç diyagramı olan bir dendrogram kullanılarak görüntülenir. Belirli bir dendrogram seviyesini seçerek, kaç kümenin oluşturulacağına karar verebilirsiniz. Hiyerarşik kümelenme sezgiseldir ve kümelerin sayısını önde belirtmeyi gerektirmez, ancak büyük veri kümeleri için yavaş olabilir.

Yoğunluk tabanlı kümeleme

Yoğunluk tabanlı kümelenme, seyrek alanları gürültü olarak ele alırken veri noktalarının yoğun bölgelerini bulmaya odaklanır. DBSCAN, kümeleri iki parametreye göre tanımlayan yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir: epsilon (komşu olarak kabul edilecek noktalar için maksimum mesafe) ve Min_Points (yoğun bir bölge oluşturmak için gereken minimum nokta sayısı). DBSCan, kümelerin sayısını önceden tanımlamayı gerektirmez, bu da onu esnek hale getirir. Gürültülü verilerle iyi performans gösterir. Bununla birlikte, iki parametre değeri dikkatle seçilmezse, ortaya çıkan kümeler anlamsız olabilir.

Dağıtım tabanlı kümeleme

Dağıtım tabanlı kümeleme, verilerin olasılık dağılımları tarafından tarif edilen örtüşen kalıplardan üretildiğini varsayar. Her kümenin Gauss (çan şeklinde) dağılımı ile temsil edildiği Gauss karışım modelleri (GMM) yaygın bir yaklaşımdır. Algoritma, her dağıtıma ait her noktanın olasılığını hesaplar ve kümeleri verilere daha iyi uyacak şekilde ayarlar. Sert kümeleme yöntemlerinden farklı olarak, GMM yumuşak kümelemeye izin verir, yani bir nokta farklı olasılıklara sahip birden fazla kümeye ait olabilir. Bu, üst üste binen veriler için idealdir, ancak dikkatli ayar gerektirir.

Kümelemenin gerçek dünya uygulamaları

Kümeleme, verilerdeki kalıpları ve içgörüleri ortaya çıkarmak için çok sayıda alanda kullanılan çok yönlü bir araçtır. İşte birkaç örnek:

Müzik Önerileri

Kümeleme, kullanıcıları müzik tercihlerine göre gruplandırabilir. Bir kullanıcının favori sanatçılarını sayısal verilere dönüştürerek ve benzer zevklere sahip kullanıcıları kümelenerek, müzik platformları “pop severler” veya “caz meraklıları” gibi grupları tanımlayabilir. Bu kümelerde, aynı kümeye aitlerse kullanıcının çalma listesinden B kullanıcısına şarkılar önermek gibi bu kümelerde uyarlanabilir. Bu yaklaşım, tüketici tercihlerinin önerilerde bulunabileceği moda, film veya otomobil gibi diğer endüstrilere uzanır.

Anomali tespiti

Kümeleme, olağandışı veri noktalarını tanımlamak için oldukça etkilidir. Veri kümelerini analiz ederek, dbscan gibi algoritmalar, diğerlerinden uzak veya açıkça gürültü olarak etiketlenmiş noktaları izole edebilir. Bu anomaliler genellikle spam, hileli kredi kartı işlemleri veya siber güvenlik tehditleri gibi sorunları işaret eder. Kümeleme, bu aykırı değerleri tanımlamak ve hareket etmek için hızlı bir yol sağlar ve anomalilerin ciddi etkileri olabileceği alanlarda verimliliği sağlar.

Müşteri Segmentasyonu

İşletmeler, müşteri verilerini analiz etmek ve kitlelerini farklı gruplara ayırmak için kümelenmeyi kullanır. Örneğin, kümeler “daha ​​az, yüksek değerli alımlar yapan yaşlı alıcılara” karşı “sık, düşük değerli alımlar yapan genç alıcıları” ortaya çıkarabilir. Bu içgörüler, şirketlerin hedeflenen pazarlama stratejileri oluşturmalarını, ürün tekliflerini kişiselleştirmelerini ve daha iyi katılım ve karlılık için kaynak tahsisini optimize etmelerini sağlar.

Görüntü segmentasyonu

Görüntü analizinde, kümelenme grupları benzer piksel bölgeleri, bir görüntüyü farklı nesnelere ayırır. Sağlık hizmetlerinde, bu teknik MRI gibi tıbbi taramalardaki tümörleri tanımlamak için kullanılır. Otonom araçlarda, kümeleme yayaların, araçların ve binaların giriş görüntülerindeki farklılaşmasına, navigasyon ve güvenliği artırmaya yardımcı olur.

Kümelemenin avantajları

Kümeleme, veri analizinde önemli ve çok yönlü bir araçtır. Etiketli veri gerektirmediği ve veri kümelerindeki kalıpları hızla ortaya çıkarabileceğinden özellikle değerlidir.

Son derece ölçeklenebilir ve verimli

Kümelenmenin temel faydalarından biri, denetimsiz bir öğrenme tekniği olarak gücüdür. Denetlenen yöntemlerden farklı olarak, kümeleme genellikle ML'nin en çok zaman alıcı ve pahalı yönü olan etiketli veriler gerektirmez. Kümeleme, analistlerin doğrudan ham verilerle çalışmasına izin verir ve etiket ihtiyacını atlar.

Ek olarak, kümeleme yöntemleri hesaplama açısından verimli ve ölçeklenebilirdir. K-ortalamaları gibi algoritmalar özellikle etkilidir ve büyük veri kümelerini işleyebilir. Bununla birlikte, K-ortalama sınırlıdır: bazen esnek değildir ve gürültüye duyarlıdır. DBSCAN gibi algoritmalar gürültüye karşı daha sağlamdır ve hesaplama açısından daha az verimli olsa da, keyfi şekil kümelerini tanımlayabilmiştir.

Veri araştırmalarına yardımcı olur

Kümeleme, gizli yapıları ve kalıpları ortaya çıkarmaya yardımcı olduğu için veri analizinde ilk adımdır. Benzer veri noktalarını gruplandırarak ilişkileri ortaya çıkarır ve aykırı değerleri vurgular. Bu içgörüler ekiplere hipotez oluşturma ve veri odaklı kararlar verme konusunda rehberlik edebilir.

Ayrıca, kümelenme karmaşık veri kümelerini basitleştirir. Görselleştirme ve daha fazla analize yardımcı olan boyutlarını azaltmak için kullanılabilir. Bu, verileri keşfetmeyi ve eyleme geçirilebilir içgörüleri tanımlamayı kolaylaştırır.

Kümelemede zorluklar

Kümeleme güçlü bir araç olsa da, nadiren tek başına kullanılır. Genellikle anlamlı tahminler yapmak veya içgörü elde etmek için diğer algoritmalarla birlikte kullanılması gerekir.

Yorumlanabilirlik eksikliği

Algoritmalar tarafından üretilen kümeler doğal olarak yorumlanamaz. Belirli veri noktalarının neden bir kümeye ait olduğunu anlamak manuel muayene gerektirir. Kümeleme algoritmaları etiketler veya açıklamalar sağlamaz, kullanıcıları kümelerin anlamını ve önemini çıkarmaya bırakır. Bu, büyük veya karmaşık veri kümeleriyle çalışırken özellikle zor olabilir.

Parametrelere duyarlılık

Kümeleme sonuçları büyük ölçüde algoritma parametrelerinin seçimine bağlıdır. Örneğin, K-ortalamasındaki kümelerin sayısı veya DBSCAN'daki Epsilon ve Min_Points parametreleri çıkışı önemli ölçüde etkiler. Optimal parametre değerlerinin belirlenmesi genellikle kapsamlı deneyler içerir ve zaman alıcı olabilecek alan uzmanlığı gerektirebilir.

Boyutsallığın laneti

Yüksek boyutlu veriler, kümelenme algoritmaları için önemli zorluklar sunar. Yüksek boyutlu alanlarda, veri noktaları farklı olsalar bile eşit uzak görünme eğiliminde olduğu için mesafe ölçümleri daha az etkili hale gelir. “Boyutsallığın laneti” olarak bilinen bu fenomen, anlamlı benzerlikleri tanımlama görevini karmaşıklaştırmaktadır.

Ana bileşen analizi (PCA) veya T-SNE (T distribüted stokastik komşu gömme) gibi boyutsallık-azaltma teknikleri, verileri daha düşük boyutlu alanlara yansıtarak bu sorunu azaltabilir. Bu azaltılmış temsiller, kümeleme algoritmalarının daha etkili bir şekilde performans göstermesine izin verir.