Fuzzy kümeleme teknikleri ve Avrupa Birliği üye ülkeleri ile Türkiye'nin fuzzy kümelenmesi
Fuzzy clustering techniques and fuzzy clustering of eu members and Turkey
- Tez No: 273816
- Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL HAKKI ARMUTLULU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Bölümü
- Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
Günümüzde yüksek orandaki veri artışı, verilerin analiz sürecini de aynı oranda zorlaştırmaktadır. Kümeleme Analizi, verilerin analizini yapan kişilerin, bu problemi çözmek için sıkça başvurduğu tekniklerden biridir. Bu tezde, hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan kümeleme analizi yaklaşımları ve veri setindeki veri grupları arasında kesin ayrımın söz konusu olamadığı durumlarda başarıyla uygulanan klasik fuzzy kümeleme algoritmalarından Fuzzy C-Ortalamalı kümeleme algoritması ve bu algoritmanın geliştirilmiş versiyonları olan Gustafson-Kessel ve Gath-Geva kümeleme algoritmaları anlatılmıştır. Küme sayısının bilinmediği durumlarda optimum küme sayısının nasıl elde edileceği incelenmiştir.Son olarak, bu tez çalışmasında Fuzzy Kümeleme Tekniklerinden Fuzzy C-Ortalamalı kümeleme algoritması kullanılarak Avrupa Birliği üye ülkeleri ve şu anda aday statüsünde bulunan Türkiye'nin, ne kadar ortak gruplar oluşturdukları incelenmek istenmiştir.
Özet (Çeviri)
The high increase rate of the data makes the analysis process equally difficult. Cluster analysis is a technique commonly used by individuals who analyse these data. In this work, hierarchical and nonhierarchical clustering analysis approaches and classical fuzzy clustering algorithms like most popular used Fuzzy C-Means Clustering Algorithm and its variations Gustafson-Kessel and Gath-Geva clustering algorithms have been studied, which could be used when there is no hart borders between the data groups in the data set. The ways finding the optimum number of clusters has been discussed when there is no a priori information about the number of clusters.Finally, Fuzzy C- Means clustering algorithm is used to analyse the similarity between the EU members and Turkey in the application.
Benzer Tezler
- Brain tumor segmentation and classification using machine learning
Makine öğrenimine dayalı beyin tümörü bölümlemesi ve sınıflandırması
RUAA MASHKOOR MAHMOOD
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NEHAD T.A RAMAHA
- Olabilirlikli ve bulanık kümelemeye dayanan modelleme teknikleri ve yazılım güvenilirliğinin tahminine uygulanması
Modeling techniques based on possibilistic and fuzzy clustering and their application to software reliability prediction
NEVİN GÜLER DİNCER
Doktora
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuğla ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DİLEK
- 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
- Olive tree crown detection, delineation and counting by using image processing techniques
Görüntü işleme teknikleri kullanarak zeytin ağaçlarının tespit edilmesi, resmedilmesi ve sayımının yapılması
OMAR ALI ABBAS AL-TEKREETI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAMİ ARICA
- Bulanık uzman sistemler kullanılarak tıpta hastalık teşhisi
Medical diseases diagnositics using fuzzy expert systems
NEGAR ZIASABOUNCHI
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İMAN ASKERBEYLİ