Question

Difficulty: EasyWard Yöntemi

Yığılmalı (agglomerative) hiyerarşik kümeleme yöntemlerinden biri olan Ward yöntemi, kümeleme sürecinde diğer bağlantı yöntemlerinden farklı bir birleşme kriteri kullanır. Buna göre Ward yönteminde, her bir adımda hangi iki kümenin birleştirileceğine karar verilirken aşağıdakilerden hangisi temel kriter olarak kullanılır?

  1. Kümelerin birleşmesi sonucunda küme içi hata kareler toplamında (ESSESS) meydana gelecek artışın minimize edilmesiAnswer
  2. B
    Kümeler arasındaki en yakın birim çifti arasındaki uzaklığın minimize edilmesi
  3. C
    Kümeler arasındaki en uzak birim çifti arasındaki uzaklığın minimize edilmesi
  4. D
    Kümelerin merkez noktaları (centroid) arasındaki Öklid uzaklığının minimize edilmesi
  5. E
    Kümelerdeki tüm birim çiftleri arasındaki ortalama uzaklığın minimize edilmesi

Answer

Ward yöntemi, kümelerin birleşmesi sonucu toplam küme içi hata kareler toplamında (ESSESS) oluşacak artışı minimize eden küme çiftini seçer.
Ward yöntemi, minimum varyans kriterini kullanarak her adımda toplam küme içi hata kareler toplamındaki (ESSESS) artışı en az seviyede tutacak küme birleşimini gerçekleştirir. Bu sayede birbirine en benzer (homojen) birimler bir araya getirilmiş olur.

Step-by-Step Solution

1
Ward yönteminin matematiksel amacını tanımla.
Ward yöntemi, küme içi homojenliği maksimize etmeyi amaçlayan bir minimum varyans yöntemidir.
Yöntemin temel felsefesi, kümeleri birleştirirken veri setindeki toplam değişkenliğin (hata kareler toplamı) mümkün olduğunca az artmasını sağlamaktır.
2
Birleşme kriterini formüle et.
ESS=i=1n(xixˉ)2ESS = \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2 ifadesindeki artış hesaplanır.
Her adımda, birleşme sonrası yeni kümenin ESSESS değeri ile eski iki kümenin ESSESS değerleri toplamı arasındaki fark (ΔESS\Delta ESS) en küçük olan çift birleştirilir.

Key Concept

Ward yöntemi (minimum varyans kriteri), hiyerarşik kümelemede kümelerin içsel tutarlılığını korumak için hata kareler toplamındaki (ESSESS) artışı minimize eder.
Estimated Time:45s
Rate this question