Geri Dön

Veri madenciliğinde çeşitli kümeleme algoritmalarının farklı platformlarda karşılaştırmalı analizi

Comperative analysis of several data mining clustering algorithms on different platforms

PDF İndir

  1. Tez No: 363902
  2. Yazar: SUHA GÖKALP
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TOLGA AYDIN
  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: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 304

Özet

Veri üretme, veri toplama ve veri kullanımındaki teknolojik gelişmeler sonucu hızlı bir şekilde artan veritabanı boyutları, verileri kısa süre içinde kullanışlı ve anlaşılır bilgilere çevirebilen yeni teknikler ve araçlar gerektirmektedir. Bu gereksinimlere yanıt vermek üzere tanımlanan veri madenciliği, mevcut veri kaynaklarından, kullanıcının farklı sorularına yanıt verecek, kesin, faydalı, anlaşılır, önceden bilinmeyen ve kullanışlı bilgilerin elde edilmesi işlemidir. Veri madenciliğinde yaygın olarak kullanılan yöntemlerden biri kümeleme analizidir. Kümeleme işlemi veri analizi aşamasında örüntü oluşturma aşamasında, veri kaynağındaki tüm verileri kullanmak yerine, benzer özellik gösteren verileri temsil eden kümeleri kullanır. Veri madenciliğinde bir çok kümeleme metodu bulunmaktadır. Bu çalışmada öncelikle veri madenciliği kavramı açıklanarak veri madenciliğinin aşamaları ve kullanım alanları hakkında bilgiler verilmiş ve daha sonra veri madenciliğinde kullanılan kümeleme algoritmaları teorik ve uygulama çerçevelerinde açıklanmaya çalışılmıştır. XLSTAT, R, WEKA ve RapidMiner (YALE) platformları çeşitli kümeleme algoritmalarını çalıştırmak için kullanılmıştır. Literatürde kullanılan kümeleme işlemine uygun bazı veri kümeleri ve bir üniversitenin kütüphane kayıtlarından elde edilen veriler ele alınarak, kümeleme analizi teknikleri uygulanmış ve sonuçlar analiz edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Data generation, data collection and rapidly increasing database sizes as a result of technological developments in use of data requires new techniques and tolls that are capable of transforming data into useful understandable information in a short time. One of the commonly-used methods is the clustering analysis in data mining. In the data analysis phase, clustering process employs clusters that represent similar data rather than using the whole data source. In this study, we first explain the data mining concept. Following this, stages and usage areas of data mining are elaborated. Finally, clustering algorithms employed in data mining are analysed both in theoretical and experimental frameworks. XLSTAT, R, WEKA and RapidMiner (YALE) platforms are used to run several clustering algorithms.The data used several clustering data existing in the literature and also data collected from the library records of a university are used as input for several clustering techniques and the results are analysed.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    672839

    Hava trafiği yönetimi için ADS-B sistemi uçuşverilerinin veri madenciliği yöntemleriyledeğerlendirilmesi

    ADS-B system for air traffic managementevaluation with efficiency methods

    MUHAMMET ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENGİN AVCI

  2. Tez No

    577626

    Veri madenciliğinde hiyerarşik kümeleme algoritmalarının uygulamalı karşılaştırılması

    Comparison of hierarchical clustering algorithms in data mining with applications

    YUSUF ALTINOK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET METE ÇİLİNGİRTÜRK

  3. Tez No

    599735

    Evaluation of the relationship between the stability of feature selection techniques and classification performance in data mining

    Veri madenciliğinde öznitelik seçim tekniklerinin kararlılıkları ve sınıflandırma performansları arasındaki ilişkinin değerlendirilmesi

    MUSTAFA BÜYÜKKEÇECİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYaşar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET CUDİ OKUR

  4. Tez No

    397344

    Implementation of some medical data in Apriori algorithm

    Apriori algoritmasının bazı tıbbı verilere uygulanması

    FAWAD SADIQMAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NILÜFER YURTAY

  5. Tez No

    296124

    Metin madenciliğinde kullanılan yöntemlerin karşılaştırılması: Siyasi parti liderlerinin grup genel toplantı konuşmaları ile bir uygulama

    Comparison of techniques and methodologies used in text mining: An application with group meeting speeches of Turkish political part leaders

    KEZİBAN SEÇKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Siyasal BilimlerSakarya Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERMAN COŞKUN

Geri Dön