Title: Küme Analizi Author: Kriko Published: 26 Mayıs 2023 Last modified: 7 Temmuz 2026 --- 1. [Anasayfa](https://kriko.io/tr/) / 2. [Sözlük](https://kriko.io/tr/sozluk) / 3. K Harfi # Küme Analizi Küme analizi, verileri işlemek için kullanılan istatiksel bir yöntemdir. Aynı grup içerisinde yer nesne veya verilerin benzerliklerine göre gruplara ya da kümelere ayırmak için kullanılan bir veri analizi tekniğidir. **Küme analizi**, İngilizcede Cluster Analysis olarak adlandırılan ve benzer özelliklere sahip veri noktalarını gruplandırmak için kullanılan istatistiksel bir analiz yöntemidir. Kümeleme olarak da bilinen bu yaklaşımda aynı küme içerisindeki öğelerin birbirine benzemesi, farklı kümelerdeki öğelerin ise mümkün olduğunca ayrışması amaçlanır. Böylece veriler içerisindeki doğal gruplar, ilişkiler ve örüntüler ortaya çıkarılabilir. Küme analizi çoğunlukla önceden tanımlanmış sınıf etiketlerinin bulunmadığı veri kümelerinde uygulanır. Bu yöntem müşteri segmentasyonu, görüntü analizi, biyoinformatik, veri madenciliği, örüntü keşfi ve anormallik tespiti gibi birçok alanda kullanılabilir. İşletmeler müşterileri satın alma davranışlarına, demografik özelliklerine veya etkileşim düzeylerine göre gruplandırabilir. Araştırmacılar ise büyük veri kümeleri içerisindeki benzer gözlemleri belirleyerek daha ayrıntılı inceleme alanları oluşturabilir. Kümeleme sonuçları yeni hipotezler geliştirmeye yardımcı olabilir ancak mevcut bir hipotezi tek başına kesin olarak doğrulamaz. Küme analizi genellikle **denetimsiz öğrenme** yöntemleri arasında değerlendirilir. Model, önceden belirlenmiş doğru cevaplar veya sınıf etiketleri olmadan verilerdeki benzerlikleri keşfetmeye çalışır. Bununla birlikte kullanılacak yönteme göre küme sayısının önceden belirlenmesi gerekebilir. Örneğin K-Means algoritmasında küme sayısı başlangıçta seçilirken hiyerarşik veya yoğunluk tabanlı yöntemlerde kümeler veri yapısına göre ortaya çıkabilir. Kümeleme, sınıflandırmadan farklı bir işlemdir. Sınıflandırmada model önceden etiketlenmiş örnekleri kullanarak yeni verileri bilinen sınıflara atar. Küme analizinde ise sınıflar önceden tanımlanmaz ve benzer gözlemler algoritma tarafından bir araya getirilir. Bu nedenle elde edilen kümelerin anlamlandırılması çoğu zaman alan uzmanlarının değerlendirmesini gerektirir. İyi bir kümeleme sonucunda aynı küme içerisindeki veri noktalarının benzerliği yüksek, farklı kümeler arasındaki benzerlik ise düşük olmalıdır. Sonuçlar kullanılan uzaklık ölçüsüne, seçilen değişkenlere, veri ölçeklendirmesine ve algoritmanın parametrelerine bağlı olarak değişebilir. Hatalı, eksik veya uygun şekilde ölçeklendirilmemiş veriler yanıltıcı kümelerin oluşmasına neden olabilir. Bu nedenle analiz öncesinde veri temizleme ve değişken seçimi dikkatle yapılmalıdır. Küme analizinde bölümleme, hiyerarşik, yoğunluk tabanlı, ızgara tabanlı, model tabanlı ve kısıt tabanlı yöntemlerden yararlanılabilir. K-Means bölümleme yöntemlerine, DBSCAN yoğunluk tabanlı yöntemlere örnek gösterilebilir. Hiyerarşik kümeleme ise veriler arasındaki ilişkileri ağaç benzeri bir yapı içerisinde gösterir. Uygun yöntemin seçimi veri hacmine, değişkenlerin yapısına, beklenen küme biçimine ve analiz amacına göre yapılmalıdır. Küme analizi aykırı değerlerin ve olağan dışı davranışların belirlenmesinde de kullanılabilir. Diğer gözlemlerden uzakta kalan veya hiçbir kümeye güçlü biçimde bağlanmayan veri noktaları anomali olarak değerlendirilebilir. Ancak her aykırı değer hata veya dolandırıcılık anlamına gelmez ve sonuçların bağlam içerisinde incelenmesi gerekir. Doğru uygulandığında küme analizi, karmaşık veri kümelerinin anlaşılmasını ve daha bilinçli kararlar alınmasını destekleyebilir. ## Sözlükte keşfedin ### GNU zip / Gzip Gzip, çoklu işletim sistemleri için tasarlanmış dosya sıkıştırma ve açma programıdır. ### Mantıksal Analiz Platformu Mantıksal analiz platformu, kurumsal ihtiyaçlara cevap verecek şekilde tasarlanmış olan sınırsız özelliklere sahip bir teknoloji çözümüdür. Bilgisayar ağı ve sistem içerisinde gerçekleşen olayları izlemek, raporlamak ve analiz etmek için kullanılan yazılım platformudur. ### Veri Madenciliği Veri madenciliği, devasa veri kümelerini keşfetmek için kullanılan bilgisayar yollu bir teknik ve stratejidir. ### Semantik Arama Semantik arama (Semantic Search), bir SEO metninde geçen anahtar kelimelerin arkasındaki gerçek anlamların, bağlamların da öngörülebilmesi ve kullanıcıların karşısına buna göre sonuç sayfaları çıkarılmasıdır. ### Meta Açıklama (Meta Description) Meta açıklama (Meta Description), arama sonuçlarında çıkan web sayfalarının ilgili içeriğini birkaç cümle ile özetleyen bölüme deniyor. ### Bulut Bilişim Bulut bilişim, veri veya güvenlik yazılımlarının tamamen dijital ortamda sunulduğu bir hizmet modelidir. ### Tıklama Başına Ödeme (PPC) Tıklama başına ödeme (Pay Per Click - PPC), bir marka ya da firmanın kendi reklamı bir platformda yayımlandıktan sonra, bu reklama tıklayan kişi sayısı kadar ilgili yayıncıya ödeme yapmasıdır. ### Unicorn Girişim, yani “startup” dünyasının önemli terimlerinden biri olarak Unicorn, bir işletme ya da girişim 1 milyar doların üzerinde değerlendiği zaman söylenmeye başlanıyor. ### HTTP Durum Kodları: 4xx 4xx durum kodları, erişilmek istenen web sitesine / sayfasına ulaşılamadığı zaman ortaya çıkan HTTP durum kodları arasındadır. ## Dijitalin nabzını bizimle takip et Dijital dünyayı şekillendiren seçilmiş içgörüler, haberler ve fikirlerden haberdar olmak için abone olun. Bu kutucuğu işaretleyerek [gizlilik ve aydınlatma](https://kriko.io/tr/gizlilik-politikasi) metnimizi kabul ettiğinizi onaylamış olursunuz.