Verideki Doğal Grupları Keşfedin
Kümeleme analizi (Clustering), etiketlenmemiş verileri benzerliklerine göre gruplara ayırma işlemidir. Denetimsiz öğrenme (Unsupervised Learning) ailesinin en popüler üyesi olan bu yöntem, verinin içindeki gizli yapıyı ve doğal segmentleri ortaya çıkarır. "Benzerler bir araya gelir" ilkesine dayanır.
Kümeleme Algoritmaları
Verinin yapısına ve dağılımına göre farklı algoritmalar tercih edilir:
graph TD
A{Kümeleme Yöntemi}
A -->|Merkez Tabanlı| B[K-Means]
A -->|Hiyerarşik| C[Agglomerative]
A -->|Yoğunluk Tabanlı| D[DBSCAN]
B --> E[Küresel Kümeler]
C --> F[Dendrogram Yapısı]
D --> G[Düzensiz Şekiller & Gürültü]
- K-Means Kümeleme: Veriyi önceden belirlenen $k$ sayıda kümeye ayırır. Hızlı ve etkilidir ancak küme sayısının baştan bilinmesi gerekir.
- Hiyerarşik Kümeleme: Verileri bir ağaç yapısı (dendrogram) içinde gruplar. Küme sayısına analiz sonrasında karar verilebilir.
- DBSCAN: Yoğunluğa dayalıdır. Aykırı değerleri (gürültü) tespit edebilir ve iç içe geçmiş karmaşık şekilli kümeleri bulabilir.
K-Means Nasıl Çalışır?
Algoritma, küme içi benzerliği maksimize ederken, kümeler arası farkı da maksimize etmeye çalışır. Matematiksel olarak, küme içi kareler toplamını (WCSS) minimize eder:
\[ J = \sum_{j=1}^{k} \sum_{i \in C_j} ||x_i - \mu_j||^2 \]
- $J$: Amaç fonksiyonu (Minimize edilecek hata).
- $k$: Küme sayısı.
- $x_i$: Veri noktası.
- $\mu_j$: j. kümenin merkezi (centroid).
- $||x_i - \mu_j||^2$: Veri noktası ile küme merkezi arasındaki Öklid uzaklığı.
İş Dünyasında Uygulama Alanları
- Müşteri Segmentasyonu (RFM Analizi): Müşterileri "Sadık", "Riskli", "Yeni" veya "Potansiyel" gibi gruplara ayırarak kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları düzenlemek.
- Coğrafi Analiz: Lojistik merkezlerinin veya mağazaların konumlandırılması için bölgelerin kümelenmesi.
- Anomali Tespiti: Kredi kartı dolandırıcılığı veya siber saldırı tespiti için normal davranış kalıplarına uymayan gözlemlerin belirlenmesi.
- Ürün Önerileri: Benzer satın alma geçmişine sahip kullanıcıları gruplayarak çapraz satış (cross-sell) fırsatları yaratmak.
Yeni Sav Danışmanlık olarak, karmaşık veri setlerinizi anlamlı segmentlere dönüştürüyor, her bir müşteri grubuna özel stratejiler geliştirmenize olanak sağlıyoruz.