Kümeleme Analizi
Cluster Analysis
Tanım
Çok değişkenli veri analizinde, bireyleri veya gözlem birimlerini belirli özellikler bakımından gösterdikleri yüksek benzerliğe dayanarak homojen alt gruplara ayıran istatistiksel bir yöntemdir.
Örnek Vaka / Uygulama
Bir klinisyenin çocukluk dönemi anksiyete, agresyon, suça eğilim ve bilişsel güçlükler üzerine topladığı verileri kümeleme analizi ile incelemesi; bu sayede benzer klinik görünüme sahip çocukları ortak alt tipler altında gruplayarak kişiselleştirilmiş müdahale stratejileri geliştirmesi.
Derin Analiz
Kümeleme analizi, verideki saklı yapıları ve tipolojileri ortaya çıkaran denetimsiz öğrenme (unsupervised learning) temelli bir sınıflandırma metodolojisidir. Klinik psikoloji ve psikopatolojide, hastaların semptom profilleri, komorbidite örüntüleri veya tedavi yanıtları üzerinden alt tiplere ayrılmasında kritik bir rol oynar. Hiyerarşik kümeleme (hierarchical clustering) ve gizli sınıf analizi (latent class analysis) gibi farklı algoritmik varyantları bulunur. Amaç, küme içi varyansı minimize ederken, kümeler arası varyansı maksimize etmektir. Elde edilen hiyerarşik ilişkiler genellikle dendrogram adı verilen ağaç şemalarıyla görselleştirilir.
Etimoloji
İngilizce 'cluster' (salkım, küme, grup) ve Grekçe 'analysis' (çözümleme, parçalara ayırma) kelimelerinin birleşiminden türetilmiştir.
Karıştırmayın
Faktör analizi (değişkenleri gruplar) ve sınıf analizi (önceden belirlenmiş etiketlere göre sınıflandırma yapar) ile karıştırılır; kümeleme analizi ise önceden tanımlanmış sınıflar olmaksızın vakaları veya nesneleri kendi içinde benzer alt gruplara ayırır.