Çok boyutlu veritabanlarında veri madenciliği yöntemleri kullanılarak bilgi keşfi
In multidimensional databases, discovery of information by using of data mining methods
- Tez No: 371383
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BURAK ORDİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, kümeleme analizi, k-means, küresel k-means, Data Mining, Clustering Analysis, k-means, global k-means
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
Bilim insanları, esas itibariyle, doğada meydana gelen değişimleri inceler ve bu değişimlerin nedenlerini anlamaya çalışır. Bu anlama çabası bazen insan vücudundaki bir kaç hücrenin çevre şartlarına karşı verdiği tepkilerle, bazen de bireylerin sosyal medyada rağbet etiği reklam biçimiyle ilgilidir. Neyle ilgili olursa olsun, ister bankacılık, mühendislik, tıp isterse internet kullanımı alışkanlıkları... Neticede araştırmanın en önemli kaynaklarından biri bu alanlarda günbegün ortaya çıkmış veri yığınlarıdır. Bu büyük veritabanları içerisinden gizli kalmış-önemli bilgilerin ortaya çıkartılması veri madenciliği yöntemleri ile mümkündür. Bu yöntemlerden biride kümelemedir.Kümeleme, özetle, verilerin özelliklerini gözönüne alarak, birbirleri ile benzer olan verileri alt kümelere ayırmayı sağlayan bir yöntemdir. Bu tezde, veri madenciliği ve yöntemleri ele alınmış ve bu yöntemlerden biri olan kümeleme problemi incelenmiştir. Kümeleme probleminin matematiksel modelleri ifade edilmiş, kümeleme problemi için geliştirilen çözüm algoritmaları incelenmiş ve kümeleme probleminin çözümü için yeni bir algoritma önerilmiştir.Ayrıca,bankacılıkla ilgili yeni bir gerçek veri kümesi tanıtılmış, önerilen yeni algoritma ve literatürdeki algoritmalar bu veri kümesine uygulanmıştır.
Özet (Çeviri)
The Clustering Analysis, is one of the main techniques of data mining and it is also the method of analysis of multidimensional databases which divides the data set into clusters based on the similarity of data points. Another definition of cluster analysis can be given as follows: Divide data into homogeneous groups by using calculated measures on the basis of similarities or differences among the properties, to identify the specific prototypes. Clustering methods are divided into two classes: Hierarchical and non-hierarchical methods. On Hierarchical clustering the data points are combined and separated with the specific levels of partitioning. On non-hierarchical approaching the data points are divided into given number of clusters, according to the given criteria. In this thesis, clustering problem has been investigated, which is as an example of data mining methods.Mathematical models of Clustering problems have been expressed, solution algorithms developed for clustering problems have been examined and a new algorithm has been suggested for the solution of clustering problem. Besides, a banking related new real dataset has been introduced and the proposed algorithm along with the algorithms in literature has been applied to these data cluster.
Benzer Tezler
- A knowledge discovery approach to urban analysis the Beyoğlu preservation area as a data mine
Kent analizinde bir bilgi keşfi yaklaşımı bir veri madeni olarak Beyoğlu kentsel koruma alanı
AHU SÖKMENOĞLU SOHTORİK
Doktora
İngilizce
2016
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ
PROF. DR. İKBAL SEVİL SARIYILDIZ
- Karadeniz Teknik Üniversitesi Farabi Hastanesi Biyokimya Laboratuvarı test sonuçlarından veri madenciliği yolu ile örüntü çıkarma
Pattern extraction from Karadeniz Technical University Farabi Hospital Biochemistry Laboratory medical tests using data mining techniques
YASEMİN ZEYNEP ENGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiTıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEMAL TURHAN
- Tarihi yerleşimler için nesneye yönelik veri tabanı ve veri madenciliği yöntemleri kullanarak bilgi sistemi oluşturulması ve uygulaması
Developing the information system for historical heritage by using the object oriented database and data mining methodologies and an application
AYŞE BUHARALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. GÖKHAN YAVUZ
- RFMLP based customer segmentation and customer churn analysis in heavy equipment industry using customer transactions data
İş makinesi sektöründe müşteri işlem verilerini kullanarak RFMLP tabanlı müşteri segmentasyonu ve müşteri kayıp analizi
MUSTAFA ÇAMLICA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FETHİ ÇALIŞIR
- Çokboyutlu veritabanlarında kümeleme yöntemleri.
Çokboyutlu veritabanlarında kümeleme yöntemleri.
ELVİN NASIBOV
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURAK ORDİN