• bir metrik uzaydaki veri kumesindeki noktalari, nokta ciftleri arasindaki uzakliklar minimum seviyede degisecek (hatta mumkunse sabit kalacak) sekilde baska bir metrik uzayda ifade etmeye yarayan yontem. genellikle zor optimizasyon problemleri cozmeyi gerektirdiginden lokal minimumlarla idare edilir. klasik versiyonunu cok boyutlu bir oklid uzayindaki* verilerin dusuk boyutlu bir oklid uzayinda ifade edilmesini amaclar. veri gorsellestirmede siklikla kullanilir.

    simdi bu benim ne isime yarayacak diyeceksiniz. diyelim ki cevaplari sayisal degerler (yas, kilo, gelir seviyesi, vs.) olan bir anket yaptiniz. anketinizde 100 soru vardi. anketin cevaplarinin tumunu gorsellestirmek, cevaplar arasindaki genel iliskileri anlamak istiyorsunuz. bu durumda veri uzayiniz 100 boyutlu, ancak biz 3 boyuttan fazlasini goremeyiz. bu 100 boyutlu veri kumesini, cok boyutlu olcekleme yontemi kullanarak 3 boyutta ya da 2 boyutta ifade edebilir, sonrasinda butun datayi ayni anda ifade edecek bir grafik cizebilirsiniz. ornegin bu grafikte noktalar 3-4 bolgede kumelenmisse, bu kumelerin herbiri cevaplari arasinda benzerlik olan gruplara denk gelir. bu farkli kumeleri belirlemis olmak bu gruplarin ayri ayri degerlendirilmesi, farkli gruplardaki farkli trendlere gore planlama yapilmasi acisindan cok faydali olabilir.
hesabın var mı? giriş yap