Geri Dön

Veri madenciliğinde genetik algoritmalar

Genetic algorithms in datamining

  1. Tez No: 232713
  2. Yazar: ÖZLEM EVRİM GÜNDOĞDU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NEVCİHAN DURU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Genetik Algoritmalar, Öğrenci Verileriyle Veri Madenciliği, Data Mining, Genetic Algorithms, Data Mining in Education
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 105

Özet

Bilgi teknolojilerinin doğal gelişim sonucu olan veri madenciliği büyük veri yığınları içerisinden anlamlı veri birlikteliklerinin yakalanabilmesi için; akıllı metotlar yardımıyla bu birlikteliklerin çekilmesi işlemidir. Başka bir deyişle, büyük veri yığınları içerisinden veriyi madenleme olarak da tanımlanabilir. Veri madenciliği pazarlama, bankacılık ve finans, tıp ve ilaç sektörü, biyoloji, genetik, endüstri ve mühendislik, eğitim gibi bir çok alanda bulunan verilerden anlamlı sonuçların çıkartılabilmesi için kullanılmaktadır. Bu tez kapsamında hedeflenen veri madenciliği ve genetik algoritmaların incelenmesi öğrenci verileri kullanılarak bu iki yöntemin birleştirilmesi sonucu ortaya çıkacak olan kuralların analiz edilmesidir. Genetik algoritma hızlı çalışan ve büyük veri kümelerinde iyi sonuçlar üretebilen bir sınıflandırma algoritması olduğu için tercih edilmiştir. Yapılan uygulamayla, genetik algoritmalar ile ortaya çıkan kurallar ve parametreler aracılığıyla yapılan bazı değişikliklerin sonuçlara olan etkisi incelenmiştir. Veri madenciliğinde sınıflandırma algoritması olarak kullanılan genetik algoritmaların performansı ve hızı gözlenmeye çalışılmış olup; algoritmanın veri madenciliğinde kullanım şekli iyileştirilmeye çalışılmıştır. Çalışmada KO.Ü öğrenci bilgi sisteminden alınan 2003 ve 2004 girişli öğrencilerin verileri kullanılmıştır. Öğrenci verilerinin niteliklerinin incelenmesi için geliştirilen bu çalışma da öğrencilerin durumları ile ilginç kurallar yakalanmaya çalışılmış ve ilerisi için kullanılabilir sonuçlar ortaya çıkartılması amaçlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Data mining is a method that extracting meaningful knowledge from large amounts of data using intelligent methods. Data mining can be viewed as a result of the national evolution of information technogies and describe as mining the information. Data mining had been using in many areas effectively like marketing, banking and insurance, medicine, biology, genetic, industry and engineering, education etc. to obtain meaningful results. The objective of this study was to examine data mining and genetic algorithms and to analyze student?s database by using the software application which was included this algorithm. In this study, rules are analyzied that are results of genetic algortihms. Genetic algorithms are choiced because it is a fast and gives good results in large amounts of datasets. In this study, student?s database is obtained from Kocaeli University Student Information System. This study is developed to analyze student?s informations. The purpose of analyzing rules that poduced with genetic algorithms, using them for taken decisions for the future.

Benzer Tezler

  1. Genetik algoritmaların veri madenciliğinde kullanılmasıyla ilginç kuralların bulunması

    Finding interesting rules by using genetic algorithms in data mining

    HİKMET FERDA ERGÜNEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ÜNAL YARIMAĞAN

  2. Veri madenciliğinde genetik programlama temelli yeni bir sınıflandırma yaklaşımı ve uygulaması

    A new genetic programming based classification approach in data mining and application

    MEHMET BURAK TELCİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. LALE ÖZBAKIR

  3. Yapay sinir ağlarının yeni metasezgisel algoritmalar ile eğitimi ve veri madenciliğinde sınıflandırma alanında kullanımı

    Training artificial neural networks with new metaheuristic algorithms and their application to classification area of data mining

    BURAK GÜLMEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SİNEM KULLUK

  4. Veri madenciliğinde kullanılan teknikler ve bir uygulama

    Data mining techniques and an application

    ELİF ÖZGE ÖZDAMAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. KEMAL YOĞURTÇUGİL

  5. Predictive data mining with neural networks and genetic algorithms

    Yapay sinir ağları ve genetik algoritmalar ile öngörü amaçlı veri madenciliği

    ALİ ALKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. ŞAKİR KOCABAŞ