Veri çağının hızla geliştiği günümüzde, bilgiyi anlamlandırmak yalnızca onu toplamakla değil, aynı zamanda düzenli biçimde analiz etmekle de mümkün hale geliyor. İşte bu noktada “kümeleme” (clustering) yöntemleri, veri biliminin en yaratıcı ve keşifçi araçlarından biri olarak öne çıkıyor. Kümeleme, verileri benzerliklerine göre alt gruplara ayırma işlemidir. Bu yöntem, veri setindeki yapıları ve örüntüleri önceden hiçbir etiket veya sınıflandırma olmaksızın keşfetmeyi sağlar. Dolayısıyla kümeleme, gözetimsiz öğrenmenin temel taşlarından biridir ve günümüzün pazarlama stratejilerinden biyoinformatiğe, şehir planlamasından toplumsal davranış analizlerine kadar geniş bir yelpazede kullanılmaktadır.

Kümeleme Nedir ve Neden Önemlidir?

Kümeleme, temelinde “benzer olanı bir araya getirme” mantığına dayanır. İnsan zihni doğal olarak benzerlikleri gruplandırma eğilimindedir: örneğin, renkleri tonlarına göre, şehirleri büyüklüğüne göre ya da tüketicileri alışkanlıklarına göre sınıflandırırız. Kümeleme algoritmaları bu sezgisel davranışı matematiksel bir forma sokar. Veriler arasındaki benzerlik veya uzaklık ölçümleri (örneğin Öklid uzaklığı, Manhattan uzaklığı ya da kosinüs benzerliği) kullanılarak, her bir gözlem bir kümeye atanır.

Bu yaklaşım, araştırmacıya veya analiste daha önce fark etmediği örüntüleri gösterir. Örneğin, bir e-ticaret platformu müşterilerini “yüksek harcama yapan sadık kullanıcılar” ve “fırsat kovalayan mevsimsel alıcılar” olarak ayırabilir. Bir şehir planlamacısı, benzer altyapı sorunlarına sahip mahalleleri kümeleyerek kaynaklarını daha verimli yönlendirebilir. Hatta sağlık sektöründe, hastaların benzer semptom kümeleri içinde değerlendirilmesi tanı süreçlerini hızlandırabilir.

Kümeleme Yöntemlerinin Türleri

Kümeleme yöntemleri, genel olarak iki ana kategoriye ayrılır: hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan (partisyonel) yöntemler.

1. Hiyerarşik Kümeleme

Bu yöntemde veriler, birbirine benzerliklerine göre ağaç benzeri bir yapı (dendrogram) içerisinde gruplanır. Süreç iki şekilde ilerleyebilir:........

© Haber Gündemim