Tezislər / Theses

2. İyerarxik klasterləşdirmə 
İyerarxik klasterləşdirmə məlumatları qruplaşdırmaq üçün istifadə edilən 
klasterləşdirmə üsuludur. İki növü geniş istifadə olunur: Dissosiativ (enən) və 
aqlomerativ (yuxarı) 
3. K- means alqoritmi 
K-means bölünməyə əsaslanan klasterləşdirmə alqoritmidir. K – means 
alqoritminin iş prinsipini izah edək: 
1: İlk olaraq sentroid adlanan klaster mərkəzi kimi təsadüfi olaraq seçilir. 
2: Nöqtələrlə sentroidlər arasında məsafə hesablanır və ən yaxın qrupa 
təyin edilir. 
3: Təyin edilmiş nöqtələrdən mərkəzə qədər olan məsafələrin koordinatları 
cəmi toplanır və nöqtələrin sayına bölünərək yeni klaster mərkəzləri 
müəyyən edilir. 
4: 2-ci və 3- cü addım klasterlərin heç biri dəyişməyincəyə qədər təkrarlanır. 
4. BİRCH alqoritmi 
Birch – Balanslaşdırılmış iterativ azalma və iyerarxiyalardan istifadə edərək 
klasterləşdirmə (Balanced iterative reducing and clustering using hierarchies)[ 
Tian Zhang, Raghu Ramakrishnan, Miron Livny,1997.]. Xüsusilə böyük verilən-
lər üzərində iyerarxik klasterləşdirməni yerinə yetirmək üçün istifadə edilən 
nəzarətsiz data mining alqoritmidir. Beləliklə, Birch alqoritminin işləmə prinsipini 
izah edək: 
Əvvəlcə verilənə uyğun yaddaşdaxili klaster xüsusiyyəti ağacı qurulur. 
Daha sonra kənar nöqtələri aradan qaldırıraq, daha kiçik bir klaster xüsusiyyəti 
ağacına gətirilir. Klaster xüsusiyyəti ağacının yarpaq qovşaqlarını klasterləşdir-

---

THE 3
rd
 INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCES OF STUDENTS AND YOUNG RESEARCHERS 
dedicated to the 99
th
anniversary of the National Leader of Azerbaijan Heydar Aliyev
135
mək üçün mövcud klasterləşdirmə alqoritmlərindən istifadə olunur. Eyni qiymətli 
məlumat nöqtələrinin müxtəlif yarpaq girişlərinə təyin oluna biləcəyi klasterləri 
təmizləyərək klaster xüsusiyyəti ağacları ilə bağlı problemi həll edir.