Geri Dön

Uzaklık ve benzerlik ölçülerinin kümeleme sonuçlarına etkisi

The effect of distance and similarity measures on clustering

PDF İndir

  1. Tez No: 291467
  2. Yazar: ÖZLEM ERGÜT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET METE ÇİLİNGİRTÜRK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 247

Özet

Kümeleme analizi, küme sayısı bilinmeyen nesneleri/değişkenleri benzerliklerine göre sınıflandırmaya yarayan bir çok değişkenli analiz tekniğidir. Kümeleme analizinde amaç nesneleri küme içerisinde çok benzer, kümeler arasında farklı olacak biçimde kümelemektir. Benzer olan nesneleri kümelere ayırmak için uzaklık/benzerlik ölçülerinden yararlanılmaktadır. Literatürde verinin türüne göre hesaplanan çeşitli uzaklık ve benzerlik ölçüleri mevcuttur. Uzaklık/benzerlik ölçüsünün seçiminden sonra araştırmanın amacına uygun olarak doğru kümeleme yönteminin seçilmesi gerekmektedir. Kümeleme analizi için bugün literatüre kazandırılmış çok sayıda teknik ve algoritma mevcut olmasına karşın bunları hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan teknikler olarak iki başlık altında toplanmak mümkündür.Bu çalışmanın amacı uzaklık/benzerlik kavramlarını açıklayarak, mevcut uzaklık/benzerlik ölçülerini ortaya koyarak hangi durumda hangi uzaklık/benzerlik ölçüsünü kullanılacağına belirlemek, farklı kümeleme tekniği ve uzaklık/benzerlik ölçülerinin kullanılması durumunda elde edilen kümeleme sonuçlarını karşılaştırmaktır. Bu amaç doğrultusunda OECD ülkelerine belirlenen sosyo-ekonomik değişkenlere göre farklı kümeleme teknikleri ve uzaklık/benzerlik ölçülerine göre kümeleme analizi uygulanmış ve kümeleme analizinde sadece uzaklık ölçüsünü seçimi değil aynı zamanda tekniğin seçimi de önemli olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

Cluster analysis is a multivariate statistical technique that classifies objects in terms of their similarities, whose number of clusters are unknown. Aim of cluster analysis is classification of the objects in such a way that points in the same cluster have a high degree of similarity while the objects belonging the different cluster have a high degree of dissimilarity. Similarity or distance measures are used to group similar objects into cluster. In literature according to the type of data a variety of distance/similarity measures are avaliable. After selection the correct distance measure a clustering method must be selected in accordance with the purpose of study. Although today there are a large number of cluster analysis techniques and algorithms, it is possible to put them into under two headings as hierarchical and non hierarchical techniques.The aim of this study is to explain the concepts of distance/similarity, determine in which case in which distance /similarity measure to use and compare the outcomes of clustering that obtained the use of different clustering techniques and distance /similarity measures. For this purpose according to socio-economic variables different clustering techniques and distance/similarity measures applied to cluster OECD countries and it?s found that not only the measure of distance but also the selection of the technique is crucial in cluster analysis.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    68957

    Türkiye'de sağlık açısından homojen il gruplarının belirlenmesine ilişkin istatistiksel bir yaklaşım

    A Statical approach on determining the homogenous province groups on health in Türkiye

    BAHATTİN HAMARAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    İstatistikAnadolu Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. FUAT YÜZER

  2. Tez No

    737743

    Novel spherical fuzzy aggregation operators and similarity & distance measures

    Küresel bulanık yeni yığıştırma operatörleri ve benzerlik & mesafe ölçüleri

    YASER DONYATALAB

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN

  3. Tez No

    382394

    Uzaklık ve benzerlik ölçülerinin istatistik alanındaki kullanımı

    The usage of dissimilarity and similarity measures in statistics

    HASAN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İstatistikÇukurova Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SADULLAH SAKALLIOĞLU

  4. Tez No

    48118

    Çok değişkenli analizlerde kullanılan uzaklık ve benzerlik ölçütlerinin kullanım yerleri üzerine uygulamalı bir çalışma

    Distance and similarity measures wich were used and applicatedin multivariate analysis

    HARUN FATİH TOMBAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. REHA ALPAR

  5. Tez No

    474844

    Clustering of manifold-modeled data based on tangent space variations

    Manifold modelli datanın tanjant uzayı değişikliklerine dayalı kümelenmesi

    GÖKHAN GÖKDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ELİF VURAL

Geri Dön