Model tabanlı kümelemeye giriş

R ile Karışım Modelleri

Victor Medina

Researcher at The University of Edinburgh

Kümeleme nedir?

Gözlemler kümesini anlamlı alt sınıflara ayırma süreci

$\to$ Bir veri kümesindeki doğal yapıyı keşfetmene ve anlamana yardım eder

Kümelemenin uygulamaları

Tıp
- Örn. Tıbbi görüntülemede farklı doku türlerini ayırmak için
İş dünyası
- Örn. Hedefli pazarlama için farklı müşteri gruplarını keşfetmek
Sosyal Bilimler
- Örn. Emniyet kaynaklarını daha etkili yönetmek için şehirde suç türlerine göre bölgeleri belirlemek

Kümeleme yöntemleri

Bölümleme teknikleri
- Gözlemler arasında küme merkezlerini bulur; her gözlem en yakın merkeze sahip kümeye atanır. Örn. Kmeans
Hiyerarşik teknikler
- Benzerliğe göre gözlemleri bağlayıp kümeler oluşturur. Örn. Hiyerarşik kümeleme
Model tabanlı yöntemler
- Kümeleri oluşturmak için olasılıksal dağılımlar kullanır. Örn. Karışım modelleri

Cinsiyet veri kümesi

gender <- read.csv("gender.csv")
head(gender)

    Height   Weight      BMI
1 73.84702 241.8936 31.18576
2 68.78190 162.3105 24.12104
3 74.11011 212.7409 27.23291
4 71.73098 220.0425 30.06706
5 69.88180 206.3498 29.70803
6 67.25302 152.2122 23.66049

Cinsiyet veri kümesi: Cinsiyeti tahmin edebilir misin?

library(ggplot2)
ggplot(gender, aes(x = Weight, y = BMI)) + geom_points()

Model tabanlı kümelemeye giriş

Kümeleme nedir?

Kümelemenin uygulamaları

Kümeleme yöntemleri

Cinsiyet veri kümesi

Cinsiyet veri kümesi: Cinsiyeti tahmin edebilir misin?

Cinsiyet veri kümesi: Cinsiyeti tahmin edebilir misin?

Geleneksel küme yaklaşımlarında

Model tabanlı kümeleme

Model tabanlı kümeleme

Hadi pratik yapalım!