Bulanık sayıların bulanık kümeleme analizinde kullanımı ve satranç oyuncularının sınıflandırılması
Usage of fuzzy data in fuzzy clustering analysis and classification of chess players
- Tez No: 306891
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YÜKSEL ÖNER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 108
Özet
Kümeleme Analizinde amaç; gruplanmamış verileri benzerliklerine göre sınıflandırmak ve araştırmacıya işe yarar özet bilgiler sunmaktır. Son dönemlerde istatistiksel sınıflama konularında daha popüler olan kümeleme analizi; küme sayısı hakkında ön bilgi olduğu zaman daha güvenilir sonuçlar vermektedir. Bulanık modelleme ise, bulanık model yapılarıyla ilgilenir ve yapısı tam olarak bilinmeyen sistemlerin davranışlarını tahmin etmeye çalışır. Bulanık Kümeleme Analizi de üyelik dereceleri kesin olarak saptanamayan grupları ayrıştırmaya çalışır.Gözlem sayıları ve değişken sayıları arttıkça veya küme yapıları birbirlerine çok yakın olduğu durumlarda Bulanık Kümeleme Analizi, diğer kümeleme yöntemlerine göre daha başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.Bu çalışmada; Kümeleme, Bulanık Kümeleme Analizi ve Bulanık Sayılarda Bulanık Kümeleme Analizi yöntemleri tanıtılmış, aralarındaki farklar belirtilmiştir. Uygulama kısmında ise, satranç oyuncularının maç skorlarına ve ECO kodlarına göre sınıflandırılmasına çalışılmıştır. Sonuçlar, sözel belirsizliklerin olduğu veri setlerinde Bulanık Sayılarda Bulanık Kümeleme Analizi yöntemlerinin istenilen sonuçlara yakın değerler verdiğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
The aim of clustering analysis is to classify data sets in to similarity and perform useful knowledge for the researcher. Cluster analysis, which became more popular among the subjects of statistical classification in recent years, can give more reliable results when there is a priori knowledge about number of clusters. Fuzzy models interested in fuzzy model structures and try to estimate system behaviors that have no knowledge about their structure. Fuzzy Clustering Analysis is try to decompose the groups which membership degrees cannot be determined.When the number of data and variables increased or cluster structures came to closer for all, cluster analysis has given more successful results than the other cluster analysis methods. In this study; the Cluster analysis, fuzzy clustering analysis and fuzzy clustering analysis with fuzzy data has been presented and the difference between them are discussed. In the application part, it is tried to classify chess players via their games scores and ECO codes. Results were very satisfied with fuzzy clustering analysis with fuzzy data when data sets which have linguistic ambiguities have been studied.
Benzer Tezler
- Yenileme analizinde aralık tip-2 bulanık model önerileri
Proposal of interval type-2 fuzzy models for replacement analysis
TUĞBERK TUNÇİNAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Implementation of some medical data in Apriori algorithm
Apriori algoritmasının bazı tıbbı verilere uygulanması
FAWAD SADIQMAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NILÜFER YURTAY
- Determining graduate level university selection criteria weights using interval type-2 fuzzy ahp
Lisansüstü seviyesinde üniversite seçim kriterleri ağırlıklarının aralıklı tip-2 bulanık ahs ile hesaplanması
ZEYNEP BURCU KIZILKAN DEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
- A psychological assessment model on the commercial maritime transport sector
Ticari deniz taşımacılığı sektörüne ilişkin bir psikolojik değerlendirme modeli
CENK AY
Doktora
İngilizce
2024
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF BAL BEŞİKÇİ
- Extensions of Z-fuzzy numbers and novel multi criteria decision making models
Z-bulanık sayıların uzantıları ve yeni çok kriterli karar verme modelleri
NURDAN TÜYSÜZ
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN