Geri Dön

Knowledge discovery and a comparison of data mining tools on iris dataset

Bilgi keşfi ve iris veri seti üzerinde veri madenciliği araçlarının karşılaştırılması

  1. Tez No: 286993
  2. Yazar: DİDEM TOKMAK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. A. ZİYA AKTAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Başkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Günümüzde birçok alan ile ilgili ve çeşitli veritabanlarında tutulan çok fazla miktarda veri bulunmaktadır. Bu büyük veri yığınlarından birbirleri ile ilişkili, anlamlı, önceden bulunmamış veya bilinmeyen bilgiler çıkarmak bilgi keşfi (veya araması) dediğimiz sürecin temel amacıdır. Bilgi keşfi sürecinin en önemli adımlarından birisini de veri madenciliği oluşturur. Bir bakıma veri madenciliğini bilgi keşfinin bir aracı olarak tanımlamak da mümkündür. Bu tez çalışmasında, ?veri madenciliği? ve ?veritabanlarında bilgi keşfi? adı ile bilinen iki yaklaşım arasındaki ilişkiyi incelemek ve irdelemek temel amaçtır. Gereken inceleme ve araştırmalardan sonra çeşitli veri madenciliği yazılımları kullanılarak ?IRIS veri seti? denilen bir veri demeti üzerinde veri madenciliği uygulaması yapılmıştır. Yapılan bu uygulamalar sonucunda bu yazılımlar karşılaştırılmıştır. Çalışmanın özü ileride yapılacak çalışmalar için bir ön adım oluşturmaktır.

Özet (Çeviri)

Nowadays, there are large amount of data being kept on many databases that are related to many areas. One of the basic aims of KDD (knowledge discovery in databases) is to extract the knowledge from these large amount of data associated with each other, meaningful and not found before. During the process of KDD, the resulting such information or rather knowledge by interpreting and combining with other knowledge if necessary, is knowledge discovery in databases. DM (data mining) on the other hand is one of the crucial steps of KDD. In this thesis study, main objective is to show the relationship between knowledge discovery in databases (KDD) and data mining (DM). After the needed review and research, a data mining application on an available data which is called ?IRIS dataset? is performed using some data mining tools. Results of these performed applications are compared with each other. The key objective of the study is to prepare an initial step for further applications with real data.

Benzer Tezler

  1. Veri madenciliği yöntemleri ile sağlık sektörü veritabanlarında bilgi keşfi: Tanımlayıcı ve kestirimci model uygulamaları

    Knowledge discovery in health sector databases by using data mining methods: Applications of descriptive and predictive models

    SEZGİN IRMAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    HastanelerAkdeniz Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CAN DENİZ KÖKSAL

  2. Yazılım geliştirme ve test döngüsü üzerinde süreç madenciliği yaklaşımı

    Process mining approach in software development and testing cycle

    RABİA SAYLAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu Komutanlığı

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ

  3. Business process reengineering using process mining

    Süreç madenciliğini kullanarak iş süreçlerini yenileme

    YEŞİM YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İşletmeBoğaziçi Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ASLI SENCER

  4. Knowledge discovery in databases and data mining techniques: An applied study

    Veri tabanlarında bilgi keşfi ve veri tabancılığı teknikleri: Bir uygulama

    TAYİP ALTAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ÜMİT FIRAT

  5. Metin madenciliği teknikleri ile sosyal ağlarda bilgi keşfi

    Knowledge discovery in social networks using text mining techniques

    FATMA GÜLŞAH TAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ASIM SİNAN YÜKSEL