Esnek kısıtlar tabanlı öbekleme
Soft constraints based clustering
- Tez No: 292833
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. OSMAN ABUL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, Veri tabanı, Data mining, Database
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tobb Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Öbekleme önemli bir insan aktivitesidir. Aynı özellikleri paylaşan nesne grupları insanların dünyayı algılamasında ve tanımlamasında önemli rol oynar. Öbekleme birçok uygulama alanına sahiptir. Gerçek dünya uygulamaları çeşitli kısıtları sağlayacak şekilde bir öbekleme analizini gerektirir. Fakat, özellikle çok boyutlu ve/veya hacimli veri kümeleri söz konusu olduğunda, yalnızca öbekleme parametrelerine dayanarak anlamlı öbekler yaratmak zor olabilmektedir. Bundan dolayı, birçok uygulamada kullanıcının seçimleri ve koyduğu kısıtların göz önüne alınması istenir. Bizim çalışmamızda esnek kısıtlar kullanılarak, kesişmeyen kısmi öbeklemelerin elde edilmesi hedeflenmiştir. Öbeklemelerin yerine getirilmesi ve verilen kısıtları sağlamada ne kadar başarılı olduğunu ölçmek için bulanık, olasılıksal ve ağırlıklı yarı halka modelleri kullanılmıştır. Optimizasyon için ise genetik algoritmalardan faydalanılmıştır. Bahsi geçen işlemlerin gerçekleştirilmesinde kullanılmak üzere Java programlama dili kullanılarak bir araç geliştirilmiştir. Geliştirilen araç esnek kısıtların tanımlanması, öbekleme algoritmalarının çalıştırılması, veri kümeleri ve öbeklemelerin görsel olarak gösterilmesi, sonuçların hesaplanması ve öbek doğrulama yöntemlerinin kullanılmasını sağlamaktadır. Bu araçtan faydalanılarak seçilen veri kümeleri üzerinde kullanıcı tanımlı esnek kısıtlarına göre anlamlı öbekler oluşturmaya çalışan deneysel çalışmalar da yapılmıştır. Deney sonuçları kapsamlı olarak sunulmuş ve sonuçlar analiz edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Clustering is an important human activity. Object groups sharing the same characteristics have a significant role in human perception of the world. Clustering has many application areas. Real world applications demand for cluster analysis which satisfies various user/domain constraints. But, it becomes an important challenge to obtain meaningful clusters by solely tuning clustering parameters, especially when high dimensional and/or high volume data sets are considered. As a result, in many of such applications, user preferences and domain constraints should be taken into consideration. The objective with this work is to obtain disjoint partial clusterings by employing soft constraints. Fuzzy, probabilistic and weighted semi-rings are used to do the clustering and as well to assess the degree of soft constraints satisfaction. Genetic algorithms are used for optimization purposes. A tool, written in Java, is developed to implement what is considered. The tool has the capability of accepting/exploiting user defined soft constraints, executing clustering algorithms, displaying data sets and resulting clusterings, and calculating the clustering metrics and validity indices. The tool is experimentally evaluated on select datasets to obtain soft constraints based clusterings. To assess the performance, extensive experimental results are presented and analyzed.
Benzer Tezler
- Etmen tabanlı bir grid sisteminde CSP yaklaşımı kullanılarak güçlü taşınabilirlikli görevlerle ağ trafiği yükü dengeleme
Network load balancing with strong migration in an agent based grid system using CSP approach
ZAFER ALTUĞ SAYAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NADİA ERDOĞAN
- Demontaj hatlarında sıralama ve dengeleme problemine yönelik yapay zekâ tabanlı yaklaşımlar: Sistematik bir literatür analizi
Artificial intelligence-based approaches to sequencing and balancing problems in disassembly lines: A systematic literature review
ALEYNA ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAN BERK KALAYCI
- Elektrikli araç şarj istasyonlarında sezgisel yöntemler kullanılarak talep cevabı tabanlı optimum enerji yönetimi
Demand response based optimum energy management using heuristic methods in electric vehicle charging stations
BİLAL CANOL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BELGİN TÜRKAY
- Optimizasyon tabanlı bir su kaynakları sistemi modelleme aracının geliştirilmesi ve çok amaçlı sektörel tahsise uygulanması
Development of an optimization-based modeling tool for water resources systems and application to multi-objective sectoral allocation
SALİM YAYKIRAN
Doktora
Türkçe
2025
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPASLAN EKDAL
- Reinforcement learning-based multi-objective analog/RF circuit optimization
Pekiştirmeli öğrenme tabanlı çok amaçlı analog/RF devre optimizasyonu
HAKAN TAŞKIRAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Teknik ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENGİN AFACAN