Examkin

Soru

Zorluk: KolayK-Ortalamalar (K-Means) Yöntemi

Bir spor analisti, futbolcuları "Toplam Gol Sayısı" (00-2020 arası) ve "Toplam Koşu Mesafesi" (90.00090.000-110.000110.000 metre arası) değişkenlerine göre KK-Ortalamalar (KK-Means) yöntemiyle gruplandırmak istemektedir. Bu veriler standartlaştırılmadan doğrudan Öklid uzaklığı kullanılarak analize dahil edildiğinde ortaya çıkabilecek en temel sorun aşağıdakilerden hangisidir?

  1. Koşu mesafesi değişkeninin sayısal değerlerinin büyüklüğü nedeniyle kümeleme sonuçlarını domine etmesiCevap
  2. B
    Gol sayısı değişkeninin biriminin küçük olması sebebiyle küme merkezlerini belirlemede daha etkili hale gelmesi
  3. C
    Gruplandırma yapılacak olan bağımlı değişkenin mutlaka sürekli ölçekte olması gerekliliği
  4. D
    Değişkenler arasında korelasyon bulunduğu durumlarda Öklid uzaklığının hesaplanamaması
  5. E
    Veri setindeki gözlem sayısının değişken sayısından az olması durumunda analizin çalışmaması

Cevap

Koşu mesafesi değişkeninin sayısal değerlerinin büyüklüğü nedeniyle kümeleme sonuçlarını domine etmesi
K-Ortalamalar yönteminde birimler arası benzerlik Öklid uzaklığı ile ölçülür. Toplam koşu mesafesi gibi sayısal aralığı çok geniş olan bir değişken (90.00090.000-110.000110.000), toplam gol sayısı gibi dar aralıklı (00-2020) bir değişkene göre uzaklık değerini çok daha fazla etkiler. Bu durum, algoritmanın sadece koşu mesafesine odaklanmasına ve gol sayısını görmezden gelmesine neden olur.

Adım Adım Çözüm

1
Değişkenlerin değer aralıklarını karşılaştırın.
Gol sayısı 00-2020 aralığında iken, Koşu Mesafesi 90.00090.000-110.000110.000 aralığındadır.
Uzaklık temelli algoritmalarda değişkenlerin ölçek farklılıklarını tespit etmek için gereklidir.
2
Öklid uzaklığı formülündeki etkisini analiz edin.
Koşu mesafesindeki binlerce birimlik fark, gol sayısındaki birkaç birimlik farkı matematiksel olarak etkisiz kılar.
Öklid uzaklığı karelerin toplamı üzerinden hesaplandığı için büyük farklar sonucu domine eder.
3
Standartlaştırma gerekliliğini değerlendirin.
Değişkenlerin benzer bir ağırlığa sahip olması için analizden önce standartlaştırılmaları (örneğin z-skoruna dönüştürülmeleri) gerekir.
Her iki değişkenin de kümeleme sonucuna adil şekilde katkı sağlamasını garantilemek için.

Anahtar Kavram

Ölçek Duyarlılığı ve Standartlaştırma
Bu soruyu puanla

Konular

K-Ortalamalar (K-Means) Yöntemi

Bu konudan daha fazla soru