Kümeleme analizi

Bu madde hiçbir kaynak içermemektedir. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek madde içeriğinin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.
Kaynak ara: "Kümeleme analizi" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR (Temmuz 2024) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin)

Kümeleme analizi sonucu üç küme halinde farklı renklere boyanan kareler gösterilmektedir.

Küme analizi veya kümeleme, bir nesne kümesini gruplama problemidir. Bu problemde, nesnelerin aynı kümede (salkımda) yer alması için diğer kümelerdeki elemanlardan ziyade herhangi bir şekilde birbirine daha benzer olması gerekmektedir. Veri madenciliğinin ana problemlerinden biri olup, istatistikî veri analizinde de yaygın olarak kullanılan bir tekniktir. Makine öğrenimi, örüntü tanıma, görüntü analizi, bilgi erişimi, biyoenformatik, veri sıkıştırma ve bilgisayar grafikleri alanlarında da kullanımı mevcuttur.

Makine öğrenmesi ve veri madenciliği

Problemler Sınıflandırma Kümeleme Regresyon Anomali tespiti Association rules Pekiştirmeli öğrenme Yapılandırılmış tahmin Öznitelik mühendisliği Öznitelik öğrenmesi Öznitelik çıkarımı Online öğrenme Yarı-gözetimli öğrenme Gözetimsiz öğrenme Sıralama öğrenme Gramer Tümevarımı
Gözetimli öğrenme Karar ağacı Birlik öğrenmesi k-YK Doğrusal regresyon Naive Bayes Sinir ağları Lojistik regresyon Relevance vector machine (RVM) Support vector machine (SVM) Rastgele orman
Kümeleme BIRCH Hiyerarşik k-means Beklenti maksimizasyon DBSCAN OPTICS Mean-shift
Boyut indirgeme Faktör analizi CCA ICA LDA NMF PCA t-SNE
Yapılandırılmış tahmin Grafiksel modeller (Bayes ağları, CRF, HMM)
Anomali tespiti k-NN Local outlier factor
Sinir ağları Perseptron Otokodlayıcı Derin öğrenme RNN LSTM Kısıtlı Boltzmann makinesi SOM Kıvrımlı sinir ağları
Pekiştirmeli öğrenme Q-Learning SARSA Temporal Difference (TD)
Teori Bias-variance ikilemi Hesaplamalı öğrenme teorisi Empirik risk minimizasyonu Occam learning PAC learning İstatistiki öğrenme teorisi VC theory
Konferanslar ve dergiler NIPS ICML ML JMLR ArXiv:cs.LG
g t d