`kumeleme` ile İlgili Madde Sonuçları

Denetimsiz öğrenme, makine öğrenmesinin bir dalıdır ve modelin etiketli veriler olmadan veri yapısındaki desenleri öğrenmesini amaçlar. Bu yaklaşımda, model, verileri sınıflandırmak, gruplamak veya yapılandırmak için yalnızca girdi verilerini kullanır. Denetimsiz öğrenme, özellikle etiketlenmemiş büyük veri kümeleriyle çalışırken kullanılır. Veri kümelerindeki gizli yapıları ve ilişkileri ortaya çıkarmak için yaygın olarak kullanılır. En yaygın denetimsiz öğrenme teknikleri arasında kümeleme ve

K-Ortalamalar (K-Means) Kümeleme Algoritması, etiketsiz (gözetimsiz) veri noktalarını benzerliklerine göre K adet kümeye (cluster) ayıran, merkez tabanlı ve yinelemeli bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. Her veri noktası yalnızca bir kümeye ait olabilir; bu yönüyle "sert (keskin)" bir kümeleme tekniğidir. Gözetimli öğrenmeden farklı olarak, K-Ortalamalar algoritması sınıf etiketlerine ihtiyaç duymaz ve veriler üzerindeki doğal yapıyı keşfetmeyi amaçlar. Temel Çalışma Prensibi K-Ortalamalar algo