Özet - Kümeleme
- Makine Öğrenmesi kursu
- Orta seviye
- Ders 52/112
- 6 dk
Bu grupta kümeleme, KMeans ve elbow yöntemini öğrendin.
Özet: kümeleme
Bu grupta:
- Kümeleme etiketsiz gruplama yapar; numaralar keyfidir.
- KMeans: ata → ortalamaya taşı; yuvarlak, benzer kümeler varsayar; ölçekleme şart.
- Merkezler kümelerin tipik örneğidir;
transformmerkezlere uzaklığı verir. - k seçimi: elbow (
inertia_) ve siluet skoru. - Bilinen yapıyla karşılaştırmada ARI; düz doğruluk yanıltır.
Sonraki gruplarda KMeans'in başlatılmasını ve hiyerarşik kümelemeyi göreceksin.
Uygulama KMeans ve DBSCAN
Ay verisinde KMeans(n_clusters=2, n_init=10, random_state=0) ve DBSCAN(eps=0.3, min_samples=5) çalıştır. İkisinin gerçek etiketlerle ARI değerini round(..., 3) ile alt alta yazdır.
Başlangıç kodu
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN
from sklearn.metrics import adjusted_rand_score
X, y = make_moons(n_samples=300, noise=0.05, random_state=0)
# buraya yazÖrnek çözüm
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN
from sklearn.metrics import adjusted_rand_score
X, y = make_moons(n_samples=300, noise=0.05, random_state=0)
km = KMeans(n_clusters=2, n_init=10, random_state=0).fit_predict(X)
db = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=5).fit_predict(X)
print(round(adjusted_rand_score(y, km), 3))
print(round(adjusted_rand_score(y, db), 3))Beklenen çıktı
0.241 1.0
Soru ve cevaplar
Dersin sorularını cevaplarıyla birlikte inceleyebilirsin. Kendini denemek istersen dersi interaktif olarak çöz.
1 Ay biçimli kümelerde KMeans yerine hangisi daha uygundur?
- DBSCAN Doğru cevap
- Daha büyük k ile KMeans
- PCA
- Lojistik regresyon
Açıklama: Yoğunluk tabanlı DBSCAN şekilden bağımsız kümeler bulur.
2 Yoğunluk tabanlı kümeleme kur.
Soru
db = ____(eps=0.3, min_samples=5)
Cevap
db = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=5)Açıklama: DBSCAN eps yarıçapı içinde min_samples komşusu olan noktalardan küme büyütür.
3 Araçları eşleştir.
| Kavram | Anlamı |
|---|---|
KMeans |
Merkez tabanlı |
DBSCAN |
Yoğunluk tabanlı |
silhouette_score |
k seçimi |
adjusted_rand_score |
Etiketle karşılaştırma |