Kümeleme analizi - Vikipedi
İçeriğe atla
Ana menü
Gezinti
  • Anasayfa
  • Hakkımızda
  • İçindekiler
  • Rastgele madde
  • Seçkin içerik
  • Yakınımdakiler
Katılım
  • Deneme tahtası
  • Köy çeşmesi
  • Son değişiklikler
  • Dosya yükle
  • Topluluk portalı
  • Wikimedia dükkânı
  • Yardım
  • Özel sayfalar
Vikipedi Özgür Ansiklopedi
Ara
  • Bağış yapın
  • Hesap oluştur
  • Oturum aç
  • Bağış yapın
  • Hesap oluştur
  • Oturum aç

Kümeleme analizi

  • العربية
  • Български
  • বাংলা
  • Català
  • Čeština
  • Dansk
  • Deutsch
  • Ελληνικά
  • English
  • Español
  • Eesti
  • Euskara
  • فارسی
  • Français
  • עברית
  • हिन्दी
  • Hrvatski
  • Magyar
  • Հայերեն
  • Bahasa Indonesia
  • İtaliano
  • 日本語
  • 한국어
  • Latviešu
  • Nederlands
  • Norsk bokmål
  • Polski
  • Português
  • Русский
  • Srpskohrvatski / српскохрватски
  • Simple English
  • Slovenčina
  • Slovenščina
  • Српски / srpski
  • Svenska
  • ไทย
  • Українська
  • Tiếng Việt
  • 中文
  • 粵語
Bağlantıları değiştir
  • Madde
  • Tartışma
  • Oku
  • Değiştir
  • Kaynağı değiştir
  • Geçmişi gör
Araçlar
Eylemler
  • Oku
  • Değiştir
  • Kaynağı değiştir
  • Geçmişi gör
Genel
  • Sayfaya bağlantılar
  • İlgili değişiklikler
  • Kalıcı bağlantı
  • Sayfa bilgisi
  • Bu sayfayı kaynak göster
  • Kısaltılmış URL'yi al
  • Karekodu indir
Yazdır/dışa aktar
  • Bir kitap oluştur
  • PDF olarak indir
  • Basılmaya uygun görünüm
Diğer projelerde
  • Wikimedia Commons
  • Vikiveri ögesi
Görünüm
Vikipedi, özgür ansiklopedi
(Küme analizi sayfasından yönlendirildi)
Bu madde hiçbir kaynak içermemektedir. Lütfen güvenilir kaynaklar ekleyerek madde içeriğinin geliştirilmesine yardımcı olun. Kaynaksız içerik itiraz konusu olabilir ve kaldırılabilir.
Kaynak ara: "Kümeleme analizi" – haber · gazete · kitap · akademik · JSTOR
(Temmuz 2024) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin)
Kümeleme analizi sonucu üç küme halinde farklı renklere boyanan kareler gösterilmektedir.

Küme analizi veya kümeleme, bir nesne kümesini gruplama problemidir. Bu problemde, nesnelerin aynı kümede (salkımda) yer alması için diğer kümelerdeki elemanlardan ziyade herhangi bir şekilde birbirine daha benzer olması gerekmektedir. Veri madenciliğinin ana problemlerinden biri olup, istatistikî veri analizinde de yaygın olarak kullanılan bir tekniktir. Makine öğrenimi, örüntü tanıma, görüntü analizi, bilgi erişimi, biyoenformatik, veri sıkıştırma ve bilgisayar grafikleri alanlarında da kullanımı mevcuttur.

Makine öğrenmesi ve
veri madenciliği
Problemler
  • Sınıflandırma
  • Kümeleme
  • Regresyon
  • Anomali tespiti
  • Association rules
  • Pekiştirmeli öğrenme
  • Yapılandırılmış tahmin
  • Öznitelik mühendisliği
  • Öznitelik öğrenmesi
  • Öznitelik çıkarımı
  • Online öğrenme
  • Yarı-gözetimli öğrenme
  • Gözetimsiz öğrenme
  • Sıralama öğrenme
  • Gramer Tümevarımı
Gözetimli öğrenme
  • Karar ağacı
  • Birlik öğrenmesi
  • k-YK
  • Doğrusal regresyon
  • Naive Bayes
  • Sinir ağları
  • Lojistik regresyon
  • Relevance vector machine (RVM)
  • Support vector machine (SVM)
  • Rastgele orman
Kümeleme
  • BIRCH
  • Hiyerarşik
  • k-means
  • Beklenti maksimizasyon

  • DBSCAN
  • OPTICS
  • Mean-shift
Boyut indirgeme
  • Faktör analizi
  • CCA
  • ICA
  • LDA
  • NMF
  • PCA
  • t-SNE
Yapılandırılmış tahmin
  • Grafiksel modeller (Bayes ağları, CRF, HMM)
Anomali tespiti
  • k-NN
  • Local outlier factor
Sinir ağları
  • Perseptron
  • Otokodlayıcı
  • Derin öğrenme
  • RNN
  • LSTM
  • Kısıtlı Boltzmann makinesi
  • SOM
  • Kıvrımlı sinir ağları
Pekiştirmeli öğrenme
  • Q-Learning
  • SARSA
  • Temporal Difference (TD)
Teori
  • Bias-variance ikilemi
  • Hesaplamalı öğrenme teorisi
  • Empirik risk minimizasyonu
  • Occam learning
  • PAC learning
  • İstatistiki öğrenme teorisi
  • VC theory
Konferanslar ve dergiler
  • NIPS
  • ICML
  • ML
  • JMLR
  • ArXiv:cs.LG
  • g
  • t
  • d
  • g
  • t
  • d
Yapay zekâ
Üretken yapay zekâ Yapay sinir ağları · Tarih (zaman çizelgesi)
Kavramlar
  • Üretken yapay zekâ
  • Parametre
    • Hiperparametre
  • Kayıp fonksiyonları
  • Regresyon
    • Önyargı-varyans değiş tokuşu
    • Çift iniş
    • Aşırı öğrenme
  • Kümeleme
  • Gradyan iniş
    • SGD
    • Yarı-Newton yöntemi
    • Eşlenik gradyan yöntemi
  • Geri yayılım
  • Dikkat
  • Konvolüsyon
  • Normalizasyon
    • Toplu norm
  • Aktivasyon
    • Softmax
    • Sigmoid
    • Doğrultucu
  • Geçit
  • Ağırlık başlatma
  • Düzenleme
  • Veri kümeleri
    • Arttırma
  • Sufle mühendisliği
  • Pekiştirmeli öğrenme
    • SARSA
    • Taklit
    • Politika gradyanı
  • Yayılma
  • Gizli yayılım model
  • Otoregresyon
  • Rakip
  • RAG
  • Tekinsiz vadi
  • RLHF
  • Kendi kendine denetlenen öğrenme
  • Yinelemeli kendini geliştirme
  • Kelime yerleştirme
  • Halüsinasyon
Uygulamalar
  • Makine öğrenimi
    • Bağlam içi öğrenme
  • Yapay sinir ağı
    • Derin öğrenme
  • Dil modeli
    • Geniş dil modeli
    • NMT
  • Yapay genel zekâ
Uygulamalar
Text
  • Word2vec
  • Seq2seq
  • GloVe
  • BERT
  • T5
  • Llama
  • Chinchilla AI
  • PaLM
  • GPT
    • 1
    • 2
    • 3
    • J
    • ChatGPT
    • 4
    • 4o
    • 4.5
    • o1
    • o3
  • Claude
  • Gemini
    • chatbot
  • Grok
  • LaMDA
  • BLOOM
  • Project Debater
  • IBM Watson
  • IBM Watsonx
  • Granite
  • PanGu-Σ
  • DeepSeek
  • Qwen
Karar verici
  • AlphaGo
  • AlphaZero
  • OpenAI Five
  • Otonom araba
  • MuZero
  • Eylem seçimi
    • AutoGPT
  • Robot kontrolü
İnsanlar
  • Alan Turing
  • Warren Sturgis McCulloch
  • Walter Pitts
  • John von Neumann
  • Claude Shannon
  • Marvin Minsky
  • John McCarthy
  • Nathaniel Rochester
  • Allen Newell
  • Cliff Shaw
  • Herbert A. Simon
  • Oliver Selfridge
  • Frank Rosenblatt
  • Bernard Widrow
  • Joseph Weizenbaum
  • Seymour Makalesi
  • Seppo Linnainmaa
  • Paul Werbos
  • Jürgen Schmidhuber
  • Yann LeCun
  • Geoffrey Hinton
  • John Hopfield
  • Yoshua Bengio
  • Lotfi A. Zadeh
  • Stephen Grossberg
  • Alex Graves
  • Andrew Ng
  • Fei-Fei Li
  • Alex Krizhevsky
  • Ilya Sutskever
  • Demis Hassabis
  • David Silver
  • Ian Goodfellow
  • Andrej Karpathy
Mimarlıklar
  • Nöral Turing makinesi
  • Ayrılabilir sinir bilgisayarı
  • Transformatör
    • Görüntü dönüştürücüsü (ViT)
  • Tekrarlayan sinir ağı (RNN)
  • Uzun kısa süreli bellek (LSTM)
  • Kapılı tekrarlayan birim (GRU)
  • Yankı durumu ağı
  • Çok katmanlı algılayıcı (MLP)
  • Konvolüsyonlu sinir ağı (CNN)
  • Kalıntı sinir ağı (RNN)
  • Otoyol ağı
  • Mamba
  • Oto kodlayıcı
  • Değişken oto kodlayıcı (VAE)
  • Üretici düşmanca ağ (GAN)
  • Grafik sinir ağı (GNN)
  • Şirketler
  • Projeler
"https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Kümeleme_analizi&oldid=35422263" sayfasından alınmıştır
Kategoriler:
  • Veri madenciliği
  • Jeoistatistik
  • Makine öğrenimi
  • Küme analizi
Gizli kategori:
  • Kaynakları olmayan maddeler Temmuz 2024
  • Sayfa en son 23.26, 31 Mayıs 2025 tarihinde değiştirildi.
  • Metin Creative Commons Atıf-AynıLisanslaPaylaş Lisansı altındadır ve ek koşullar uygulanabilir. Bu siteyi kullanarak Kullanım Şartlarını ve Gizlilik Politikasını kabul etmiş olursunuz.
    Vikipedi® (ve Wikipedia®) kâr amacı gütmeyen kuruluş olan Wikimedia Foundation, Inc. tescilli markasıdır.
  • Gizlilik politikası
  • Vikipedi hakkında
  • Sorumluluk reddi
  • Davranış Kuralları
  • Geliştiriciler
  • İstatistikler
  • Çerez politikası
  • Mobil görünüm
  • Wikimedia Foundation
  • Powered by MediaWiki
Kümeleme analizi
Konu ekle