R ile Principal Component Analizi (PCA)

tarihinde yayınlandıGrafik Datamining, Machine Learning, R yazılımı, Veri Analizi içinde yayınlandı

Doç. DR. Kutlu MERİH Principal component analysis (PCA) çok değişkenli nümerik bir veri seti içindeki bilgiyi daha az değişkenler ile fakat minimum bilgi kaybı ile açıklamanın matematik tekniğidir. Bir veri setindeki bilgi buradaki toplam değişkenlik ile açıklanmaktadır. PCA büyük boyutlu verisetlerindeki boyutsallığı azaltır. Simetrik matrislerin spektral analiz yöntemlerine dayanan PCA kullanıcıların ileri düzeyde matematik, istatistik ve linear […]

R İLE HİYERARŞİK KÜMELEME ANALİZİ (HCL)

tarihinde yayınlandıGenel içinde yayınlandı

Doç. Dr. Kutlu MERİH EğitimsizMakine Öğrenmesinde kümelene tekniği uygulamak istediğimizde kullanabieceğimiz iki standart yaklaşım vardır: 1-Partisyon Teknikleri (k-means, PAM, CLARA gibi) 2- Hiyerarşik Kümeleme. Partisyon tekniklerini önceki çalışmamızda özetlemiş, hiyerarşik yöntemleri ayrıca inceleyeceğimizi vurgulamıştık. burada temel hiyerarşik kümeleme tekniklerini özetleyecek bunları R ile nasıl uygulayabileceğimizi ve görselleştirebileceğimizi araştıracağız. Hiyerarşik kümeleme k-means tekniğinin benzer fakat alternatifi […]

R İLE KÜMELEME ANALİZİ K-MEANS ALGORITMASI

tarihinde yayınlandıGrafik Datamining, Machine Learning, R yazılımı, Veri Analizi içinde yayınlandı

Doç. Dr. Kutlu MERİH Kümeleme (Clustering) veri setleri içindeki gizli grup veya ilişki şemalarını belirlemeyi amaçlayan eğitimsiz (unsupervised) bir veri analizi tekniğidir. İki temel kümeleme tekniği söz konusudur: Partisyon Yöntemi ve Hiyerarşik Kümeleme. Algoritmik zekanın gelişimi ile çok çeşitli kümeleme tekniği geliştirlmiş ve geliştirilmeye devam edilmektedir. Bu çalışma ile en popüler kümeleme teknikleri olan K-means tekniğini […]