Yönsel verilerin kümelenmesinde bulanık C-ortalamalar algoritması
Fuzzy C-means clustering algorithm for directional data
- Tez No: 374783
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ORHAN KESEMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Kümeleme analizi veri madenciliğinde önemli bir role sahiptir. Kümeleme analizinin amacı bir veri kümesini benzerliklerine ve farklılıklarını göre alt kümelere ayırmaktır. Bu çalışmada bulanık c-ortalamalar kümeleme algoritması yönsel veriler için uyarlanmıştır. Literatürde yönsel verilerin kümelenmesi için birçok yöntem geliştirilmiştir. Ancak yapılan kümeleme işlemlerinde yaklaşık sonuçlar elde edilmektedir. Dolayısıyla bu yaklaşım çok duyarlı problemlerde istenmeyen sonuçların çıkmasına neden olmaktadır. Literatürdeki yöntemlerde kümeleme, trigonometrik fonksiyonlar kullanılarak hesaplanan yaklaşık uzaklıklar ile yapılmaktadır. Bu çalışmada Yönsel Veriler için Bulanık C-Ortalamalar (FCM4DD) algoritması, doğrudan açısal uzaklığı kullanmaktadır. Böylece FCM4DD algoritması ile daha tutarlı sonuçlar elde edilmiştir. FCM4DD algoritması dairesel verilerin yanı sıra N boyutlu yönsel veriler için de kullanılabilen bir kümeleme algoritmasıdır. Bu çalışmada bazı mevcut kümeleme algoritmaları ile FCM4DD algoritması çeşitli sayısal örnekler üzerinde uygulanarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçları FCM4DD algoritmasının daha tutarlı, daha doğru ve daha hızlı olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Cluster analysis has an important role in data mining. The objective of clustering analysis is to partition the data set into subsets using their similarities or dissimilarities. In this study, fuzzy c-means clustering algorithm is adapted for directional data. Several methods have been developed for clustering of directional data in the literature. But, approximate results are obtained in those clustering methods. Therefore, these methods lead to undesirable results for very sensitive problems. In the methods of literature, clustering is performed with approximate distances which are calculated by using trigonometric functions. In this study, fuzzy c-means algorithm for directional data (FCM4DD) uses directly angular distance. Thus more consistent results are obtained with FCM4DD clustering algorithm. FCM4DD algorithm is a clustering algorithm which can be used for N dimensional data as well as circular data. In this study, some existing clustering algorithms and FCM4DD algorithm is applied on various numerical examples and obtained results are compared. The results show that FCM4DD algorithm is more consistent, more accuracy and faster.
Benzer Tezler
- Entropy guided visualization and analysis of multivariate spatio-temporal data generated by physically based simulation
Fizik tabanlı simülasyonlardan elde edilmiş çok-değişkenli uzam-zamansal verilerin entropi rehberliğinde analizi ve görselleştirmesi
SELÇUK SÜMENGEN
Doktora
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELİM BALCISOY
- Medikal görüntülerin çoklu çözünürlük metotları ile analizi
Analysis of medical images with multi-resolution methods
HÜSEYİN YAŞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. MURAT CEYLAN
- A Bayesian longitudinal circular model and model selection
Bayesci uzunlamasına dairesel bir model ve model seçimi
ONUR ÇAMLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEYNEP IŞIL KALAYLIOĞLU AKYILDIZ
- Ultrasonik hoparlör sistemlerinde kullanılan modülasyon türlerinin karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of modulation types used in ultrasonic speaker systems
SERKAN ÇOLAK
Doktora
Türkçe
2024
Bilim ve TeknolojiANKARA MÜZİK VE GÜZEL SANATLAR ÜNİVERSİTESİMüzikoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDURRAHMAN TARİKCİ
- Investigation of mantle kinematics beneath Turkey and adjacent regions based on seismological and numerical modelling
Türkiye ve yakın çevresinin altında kalan üst mantonun kinematik özelliklerinin sısmolojik ve sayıssal model ve gözlemlerile incelenmesi
JUDITH MARIA CONFAL
Doktora
İngilizce
2020
Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNCAY TAYMAZ