Bu proje, temel makine öğrenmesi algoritmalarının çalışma mantığını görselleştirmek için geliştirilmiş, tek dosya (single-file) yapısında tarayıcı tabanlı bir araçtır. Herhangi bir kurulum gerektirmez.

Özellikler

• Desteklenen Algoritmalar:
  • k-En Yakın Komşu (k-NN): k parametresine göre dinamik sınıflandırma sınırlarını gösterir.
  • Karar Ağacı (Decision Tree): Veriyi böler, ağaç yapısını görselleştirir ve karar sınırlarını çizer.
  • k-Means Kümeleme: Merkez noktalarının iteratif değişimini adım adım animasyonla gösterir.
• İnteraktif Tuval: Tıklayarak veri ekleme, sürükle-bırak (veri üretimi) desteği.
• Görsel Analiz: * Arkaplan boyama ile karar bölgelerinin (Decision Boundary) gösterimi.
  • Oluşturulan Karar Ağacının (Tree Structure) şematik çizimi.
• Parametre Kontrolü: k değeri, eğitim/test oranı ve sınıf yönetimi ayarları.

Kurulum ve Kullanım

Bu proje herhangi bir kütüphane veya derleyici gerektirmez (Vanilla JS).

1. Repoyu klonlayın veya indirin.
2. index.html dosyasını favori tarayıcınızda (Chrome, Firefox, Edge vb.) açın.
3. Panelden algoritmayı seçin, verileri üretin ve "Eğit & Test Et" butonuna basın.

Kullanılan Teknolojiler

• HTML5 & CSS3: Modern ve duyarlı (responsive) arayüz tasarımı.
• JavaScript (ES6+): Algoritma mantığı ve DOM manipülasyonu.
• HTML5 Canvas API: Yüksek performanslı veri ve bölge çizimi.