Density based clustering using mathematical morphology
Matematiksel morfoloji kullanarak yoğunluk bazlı kümeleme
- Tez No: 199154
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YASEMİN YARDIMCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilgi ve Belge Yönetimi, Computer Engineering and Computer Science and Control, Information and Records Management
- Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Kümeleme, Matematiksel Morfolojiii, Data mining, Clustering, Mathematical Morphologyii
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İlerleyen teknoloji hızlanarak artan miktarda veriyi veri depolarındasaklayabilmemize olanak sağlamaktatır. Beraberinde bu çok büyük miktardaki hamverinin işlenerek yorumlanabilir bilgiye dönüştürülme ihtiyacı da büyümektedir. Verimadenciliğinde tariflenen problemin sıkça başvurulan çözüm metodlarından biri dekümelemedir. Gürültülü numerik bir verinin içindeki farklı şekillere sahip kümelerinmakul süreler içerisinde belirlenebilmesi için etkin bir kümeleme metodu olarak?Matematiksel Morfoloji Kullanarak Yoğunluk Bazlı Kümeleme? algoritmasını teklifediyoruz. Bu algoritma veri depolarının imgelere benzerliğinden yola çıkarak birimge işleme tekniği olan gri tonlu morfolojinin çok boyutlu veri üzerine uygulanmasıtemeline dayanmaktadır. Bu çalışmada, önerilen algoritmanın gerek sentetik gereksedoğal veri üzerindeki başarımını değerlendirdik ve uygun parametrelerleiçalıştırıldığında başarılı ve yorumlanabilir sonuçlar üretebildiğini gördük. Ek olarak,algoritmamızın işlemsel karmaşıklığının düşük boyutlu veri için veri noktası sayısıile doğrusal, yüksek boyutlu veri içinse temelde morfoloji işlemlerine bağlı olarakboyut sayısı ile üstel olarak artığını hesapladık.
Özet (Çeviri)
Improvements in technology, enables us to store large amounts of data in warehouses.In parallel, the need for processing this vast amount of raw data and translating it intointerpretable information also increases. A commonly used solution method for thedescribed problem in data mining is clustering. We propose ?Density Based ClusteringUsing Mathematical Morphology? (DBCM) algorithm as an effective clusteringmethod for extracting arbitrary shaped clusters of noisy numerical data in a reasonabletime. This algorithm is predicated on the analogy between images and datawarehouses. It applies grayscale morphology which is an image processing techniqueon multidimensional data. In this study we evaluated the performance of the proposedalgorithm on both synthetic and real data and observed that the algorithm producessuccessful and interpretable results with appropriate parameters. In addition, wecomputed the computational complexity to be linear on number of data points for lowidimensional data and exponential on number of dimensions for high dimensional datamainly due to the morphology operations.
Benzer Tezler
- Route optimization by avoiding unwanted places using unsupervised machine learning
Gözetimsiz makine öğrenimi kullanarak istenmeyen yerlerden kaçınarak rota optimizasyonu
MUHAMMAD AHSAN RASHID
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykoz ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. GİZEM TEMELCAN ERGENECOSAR
- Araç rotalama için kümeleme yaklaşımı
Clustering approach for vehicle routing
ÇAĞLA EBRU BİLİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZER UYGUN
- Zaman alanı performans kriterlerine dayalı yapay zekâ destekli pıd denetleyici parametre ayarı
Ai-assisted pid controller parameter tuning based on time-domain performance criteria
MUHAMMET ENSAR AÇIKMEŞE
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN KOCAARSLAN
- Yeni nesil bulanık mantık yöntemiyle 3D görüntü bölütleme
3D image segmentation with new generation fuzzy logic method
SÜMEYRA TÜRKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZKAN ATAN
- Acil durumlarda yaya tahliyesi için grup davranışı içeren sosyal kuvvet modeli önerisi
Proposal of social force model including group behaviour for pedestrian evacuation in emergency situations
YAKUP TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. CAFER ERHAN BOZDAĞ