K-Means

Veri noktalarını merkezlere olan uzaklıklarına göre k adet kümeye ayıran en yaygın kümeleme algoritmalarından biri.

K-Means, gözetimsiz öğrenmede en çok kullanılan kümeleme algoritmalarından biridir. Amaç, veri noktalarını benzerliklerine göre belirli sayıda kümeye ayırmaktır. Uygulaması hızlı ve anlaşılır olduğu için müşteri segmentasyonu, davranış analizi ve ön keşif çalışmaları gibi alanlarda sık tercih edilir. Ancak küme sayısının önceden belirlenmesi, aykırı değerlere duyarlılık ve küresel optimum garantisinin olmaması gibi sınırlamaları vardır.