Geri Dön

İstanbul'daki binaların veri madenciliği yaklaşımıyla kümelenmesi

Clustering the buildings in Istanbul by data mining approach

PDF İndir

  1. Tez No: 243607
  2. Yazar: SİNAN ÇETİNKAYA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET SELÇUK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Kümeleme, Veri madenciliği, Clustering, Data mining
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

İstanbul'daki binaların elde edilebilen verileri doğrultusunda, kat, bodrum kat, taşıyıcı sistem, kullanım amacı ve binanın zemininin jeolojik özelliklerine (özniteliklerine) göre kümelenmesi ve oluşan kümelerin haritadaki dağılımının bir konulu harita aracılığı ile gösterilmesi amaçlanmıştır. Kullanılan veriler İstanbul'a ait bina ve jeoloji verileridir. Verilerin kümelemeye girmesi için önişleme yapılmıştır. Bu aşama en zaman alıcı bölümdür. Birkaç yazılım/program yardımıyla işlemine göre hangisinde daha hızlı yapılabilirse o yazılım/program tercih edilmiştir. Bunlar MS Access, MS Excel, MapInfo, ArcMap ya da C++'da yazılan programlardır. Önişleme adımları, veri birleştirme, veri temizleme, veri indirgeme ve düzgüleme (normalleştirme) olarak sıralanabilir. Veri madenciliği kapsamında geliştirilmiş GUYTMK (DBSCAN) Harezmi yolu kullanılmıştır. Veri madenciliğindeki birçok yöntem gibi burada da kullanıcının müdahalesi gerekmiş ve deneme yanılma yoluyla belirlenen değiştirgelerin sonucunda yedi adet küme oluşturulmuştur. Daha sonra bunlardan üç tanesi kat özniteliğinde yüksek ölçünlü (standart) sapma değerine sahip olduğu için ortalama değer esas alınarak bölünmüştür. Bu kümelere bir de kümelemeye girmeyen (aykırı) değerlerin oluşturduğu yeni bir küme eklenerek toplam 11 adet küme elde edilmiştir. Bu kümelerin özniteliklere göre dağılımları hem kümeleme için kullanılan özgün nesneler hem de tüm nesneler için çizgeler halinde görselleştirilmiştir. Son olarak kümelerin ilçelere göre dağılımları çizge olarak ve konumlarına göre dağılımları da konulu harita olarak görselleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, it is aimed to cluster the buildings according to floor, basement, geology, usage style and construction type attributes and to visualize those clusters by means of thematic mapping, based on existing data of buildings in Istanbul. First, related data was preprocessed before clustering in order to obtain more accurate results and reduce computing time. Preprocessing step consists of data integration, data cleaning, data reduction and normalization. It is the most time consuming step of data mining. Several kinds of software are used in each step, depending on their speed. These are MS Access, MS Excel, MapInfo, ArcMap and some little programs coded in C++. DBSCAN clustering algorithm was selected in this study due to some advantages over the other algorithms. It requires that user determines the parameters as in many other data mining algorithms. Seven clusters were obtained using the intuitively determined parameters within DBSCAN. Three of them were split into two parts in terms of mean value due to the high standard deviation of their floor attribute. Outliers (objects not a member of any cluster after clustering) were also used in creating a new cluster. Thus, totally eleven clusters are obtained. Distribution values of each attributes of each cluster are visualized in graphics for both whole objects and original objects. Finally, number of clusters within districts was visualized in graphics as well as their spatial distribution was visualized via thematic mapping.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    618916

    İstanbul'daki şehirleşmenin kar yağışına etkisi

    The impact of urbanization in istanbul on snowfall

    SİMLA İŞLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER LÜTFİ ŞEN

  2. Tez No

    920528

    A data-driven approach to identifying and selecting temporary disaster debris management sites: The case of Istanbul

    Geçici afet moloz yönetim alanlarının belirlenmesi ve seçimi için veri odaklı bir yaklaşım: İstanbul örneği

    BURAK KABAKLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞEYDA SERDAR ASAN

  3. Tez No

    625399

    Beyoğlu'nda“kültür sanat merkezi ve müze”işlevli 19.yy. binalarının iç mekanlarında biçimsel kimlik sorunu: Avrupa'daki aynı işlevli yapılar üzerinden bir değerlendirme

    Identity problems in the interior design of 19th century buildings functioning as“culture art centers and museum”in Beyoglu: An evaluation compared with the European counterparts

    SEDEF ACAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İç Mimari ve DekorasyonMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İç Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HATİCE ŞEBNEM BAŞARAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEVLÜDE KAPTI

  4. Tez No

    591961

    Urban image in transformation: Evaluating the perceptual image of Istanbul through Kozyatağı and Ataşehir cases

    Dönüşen kent ı̇mgesı̇: İstanbul'un ı̇mgesı̇nı̇n Kozyatağı ve Ataşehı̇r bölgelerı̇ üzerı̇nden algısal değerlendı̇rı̇lmesı̇

    İREM TEKİN YÜCESOY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaBahçeşehir Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMİNE ÜMRAN TOPÇU

  5. Tez No

    1022098

    Seismic loss assessment for İstanbul under a probable earthquake sequence in Marmara Sea

    Marmara Denizi'nde olası bir deprem dizisi altında İstanbul için sismik kayıp değerlendirmesi

    ÖMER FARUK KALAYCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UFUK YAZGAN

Geri Dön