Benzerlik ölçüleri ve kümeleme analizi
Similarity measures and cluster analysis
- Tez No: 431957
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET CEVRİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, İstatistik, Mathematics, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 141
Özet
Güncel hayatta karşılaşılan çoğu problem iki veya daha fazla değişken içermektedir. Bu değişkenler arasındaki ilişkinin tespiti çok önemlidir. Bunun için kümeleme analizi, faktör analizi ve temel bileşenler analizi gibi çok değişkenli istatistiksel veri analizi teknikleri kullanılmaktadır. Dolayısıyla, bu tezin amacı bahsedilen teknikleri detaylı olarak irdelemektir. İncelenen bu istatistiki yöntemler Teucrium türüne ait verilere uygulanarak, bu türler bazı karakterlere göre sınıflandırılmaya çalışılmıştır. Bu çalışma yedi ana bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde tezin konusu ile ilgili alt yapı verilmiştir. İkinci bölümde literatürde sıkça kullanılan klasik benzerlik ölçüleri tanıtılmıştır. Üçüncü bölümde, faktör analizi hakkında kısaca bilgi verilmiştir. Dördüncü bölümde, kümeleme analizi irdelenmiştir. Ayrıca, kümeleme analizi sonucu oluşan kümelerin şematik olarak gösterilimi incelenmiştir. Beşinci bölümde, teoriksel bilgilerin uygulaması yapılmadan önce, uygulama için gerekli olan malzeme ve yöntem hakkında kısa bir bilgi verilmiştir. Altıncı bölümde, benzerlik yöntemlerinin yapay ve gerçek dünya problemi verileri üzerine uygulaması yapılmıştır. Yedinci bölümde, uygulamadan elde edilen sonuçlar ve ileriye dönük çalışmalar hakkında bilgi verilmiştir.
Özet (Çeviri)
Most problems encountered in daily life contain two or more variables. Determining the relationship between these variables is very important. For this, multivariate statistical data analysis techniques such as cluster analysis, factor analysis and principal component analysis are used. Therefore, the objective of this thesis is to analysis the mentioned techniques in detail. In addition, the examined these statistical techniques are applied data of Teucrium species that microbiological taxa and these species were classified based on their characters. This study consists of seven main sections. In the first section, it is given to infrastructure related to the topic of the thesis. In the second section, classical similarity measure commonly used in the literature are introduced. In the third section, brief information about the factor analysis are given. In the fourth section, cluster analysis are examined. In addition, clusters formed as a result of cluster analysis was examined schematic illustration. In the fifth section, before making the application of theoretical information, a brief information has been given about the methods and materials required for the application. In the sixth section, the application of similarity methods on artification and real-world problems are reviewed. In the seventh section, it is given that information about prospective study and the results obtained from the application.
Benzer Tezler
- Uzaklık ve benzerlik ölçülerinin kümeleme sonuçlarına etkisi
The effect of distance and similarity measures on clustering
ÖZLEM ERGÜT
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
İstatistikMarmara ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET METE ÇİLİNGİRTÜRK
- Turizmin etkilerinin yerel halk ve diğer paydaşlar tarafından değerlendirilmesine yönelik karşılaştırmalı bir araştırma: Nevşehir örneği
A comparative study on the evaluation of the impacts of tourism by local residents and other stakeholders: A case of Nevşehir
MERAL BÜYÜKKURU
Doktora
Türkçe
2019
TurizmNevşehir Hacı Bektaş Veli ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM YILMAZ
- Finansal açıdan türdeş firmalar: İMKB için bir uygulama
Financially similar firms: An application for Istanbul Stock Exchange market
MELEKBER YILMAZ
- Evolutionary feature optimization for plant leaf disease detection by deep neural networks
Bitki yaprak hastalık teşhisi için derin sinir ağları ile evrimsel özellik optimizasyonu
JALAL SADOON HAMEED AL BAYATI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Analysis of banking customers' habits and behaviours in the COVID-19 pandemic period
Bankacılık müşterilerinin COVID-19 pandemi döneminde alışkanlık ve davranışlarının analizi
İDİL YAVUZ AYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
BankacılıkGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNCAY GÜRBÜZ