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: Avrupa Birliği, Bulanık küme teorisi, Bulanık kümeler, Kümeleme analizi, Kümeleme teknikleri, Türkiye, European Union, Fuzzy Set Theory, Fuzzy sets, Cluster analysis, Cluster technics, Turkey
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Bölümü
- Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Farklı kümeleme teknikleri ile Türkiye'deki illerin insani gelişmişlik endekslerinin karşılaştırılması
Comparision of human development indexes of provinces in Türkiye using different clustering techniques
UĞUR ÖZDEMİR
- Kumaş hatalarının ısıl görüntüleme ve görüntü işleme teknikleri ile tespit edilmesi
Defect detection of fabrics by using thermal imaging and image processing techniques
KAZIM YILDIZ
- Segmentation of breast microwave imaging using fuzzy c-mean clustering
Bulanık c-ortalama kümeleme kullanarak meme mikrodalga görüntülemesinin segmentasyonu
ASAL MAMIZADEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- MS segmentation by using MRI images
MR görüntüleri kullanarak MS bölütlemesi
ŞULE ÜŞÜMEZOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Dokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Türkiye'deki illerin hayvancılık istatistikleri bakımından çok değişkenli analiz teknikleri ile incelenmesi
The examination of provinces in Turkey in terms of livestock statistics variable with multivariate statistical methods
SÜLEYMAN ALDEMİR
