1. Öznitelik (Characteristic) Ölçeklendirme:
Tüm değişkenler (function/özellikler) benzer ölçekte olmalı. Eğer bazı değişkenler diğerlerine göre çok büyük değerler alıyorsa, mesafe hesaplamaları yanıltıcı olabilir. Bu nedenle genellikle veriyi standartlaştırmak (ör: StandardScaler ile) gerekir.
2. Başlangıç Noktası Seçimi:
Ok-Means algoritmasında başlangıç merkezleri rastgele seçildiğinde farklı sonuçlar elde edilebilir. KMeans++ yöntemi, daha iyi başlangıç merkezleri seçmek için geliştirilmiştir ve kümelerin daha stabil oluşmasını sağlar.
3. Aykırı (Outlier) Değerler:
Ok-Means algoritması, uç (aykırı) değerlerden oldukça etkilenebilir. Bu yüzden analizden önce verideki uç noktaları temizlemek daha sağlıklı sonuçlar verir.
4. Küme Sonuçlarının Yorumlanması:
Kümeler oluşturulduktan sonra, her bir kümenin ortak özelliklerini incelemek gerekir. Bu sayede her bir kümenin neyi temsil ettiğini, gerçek hayattaki anlamını veya segmentini daha iyi anlayabiliriz.
5. Küme Kalitesinin Değerlendirilmesi:
Kümeleme kalitesini ölçmek için Silhouette Skoru gibi metrikler kullanılır. Silhouette skoru 1’e yaklaştıkça kümeler arası ayrım güçlenir ve kümeler daha “iyi” ayrılmış olur.
