Geri Dön

Alternatif kümeleme yöntemlerinin karşılaştırılmalı analizi ve bir uygulaması

Comparative analysis of alternative cluster methods and application

  1. Tez No: 467735
  2. Yazar: MEHMET ŞAMİL GÜNEŞ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DOĞAN YILDIZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 123

Özet

Kümeleme analizi metodları, data işleme ve sınıflandırma süreçlerinde çoğunlukla kullanılan çok değişkenli bir analiz tekniğidir. Kümeleme analizinde ana amaç ise işlenen nitelikler bakımından biribirine benzer değişkenleri belirleyerek bunların ana küme yapılarını belirlemektir. Sınıflandırılmış verileri benzerlik veya benzemezlik niteliklerine göre sınıflayarak genel yapıyı özetler. Kümeleme analizi teknikleri aynı akış karakteristiklerine sahip havzaları belirlemede kullanılan önemli bir yöntemdir. Bu tez çalışması havzaların bölgeselleştirilmesi üzerine konusunu oluşturmaktadır. Uygulamada farklı kümeleme yöntemleri kullanılarak havza bazında çalışmalar yapılmıştır. Türkiye bazında entegre havza yönetimi alanında daha iyi bilgiler sağlayacak analizler bu çalışmaya dahil edilmiştir. Kümeleme analizi sonuçlarını daha iyi göstermek amacıyla farklı görselleştirme teknikleri kullanılmıştır. Çalışmadan ve sonuçlardan hareketle yirmibeş su havzası bölgesinin çeşitli karakteristik özelliklerine göre entegre havza ve su yönetimine olumsuz bir şekilde etkilediği görülmüştür.Kümeleme Analizi metotları kullanılarak oluşturulabilecek yeni havza bölgelerine rehber oluşturabilecek yeni haritalar verilmiştir. Bunun yanında Çoruh, Büyük Menderes, Konya Kapalı ve Sakarya havzalarında yüksek seviyede entegre havza yönetimine ihtiyaç duyduğu ve önem verilmesi gerektiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Cluster analysis methods are multivariate analysis in data processing and classification with common usage. Main target of this analysis is to obtain variables similar or dissimilar to each other in terms of determine main structure of cluster. The purpose objective of cluster analysis are to support researchers about classified data and summarize the information's. Clustering techniques are useful to identify groups of watersheds which have similar flow characteristics. This thesis deals with regionalization of watersheds. In application for this thesis, we used the different cluster techniques on basin scale for Turkey. Included some cluster analysis that will provide us the more information about integrated basin management in Turkey. Different and useful visualization techniques used in this application for the seeing better cluster analysis results. From the results, it has been observed that, the twenty five water basins are adversely affecting integrated basin and water management according to various characteristics of the water-basins.New river basin maps are provided that can guide new basin areas that can be created using Clustering Analysis methods. Besides, we can concluded that Coruh, Buyuk Menderes, Konya Kapali and Sakarya Basins needs significantly basin management policies for Turkey.

Benzer Tezler

  1. Aralık değerli küresel bulanık AHP & TOPSIS metodolojisi ile acil durum hastanesi seçimi

    Selection of emergency hospital using interval valued spherical fuzzy AHP & TOPSIS methodology

    BEYZANUR MÜRTEZAOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN

  2. Bulanık kümeleme analizinde bulanık kümeleme algoritmalarının karşılaştırılması

    A comparison of fuzzy cluster algorithms in fuzzy clustering analysis

    ASLI KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İstatistikAnadolu Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZER ÖZDEMİR

  3. Dengesiz veri kümeleriyle sınıflandırma için kümelemeye dayalı yeni bir hibrit metodoloji

    A novel hybrid methodology based on clustering for classification with imbalance datasets

    ABDULLAH MARAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROL

  4. Aynı özelliği ölçen iki testin farklı yöntemlerle elde edilen sınıflama doğruluklarının karşılaştırılması

    The comparison of classification accuracy of two tests measuring the same feature obtained by different methods

    NESİR DENİZ TEMEKOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Eğitim ve ÖğretimHasan Kalyoncu Üniversitesi

    Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UFUK AKBAŞ

  5. Sanayi kümelerinin başarısında sosyal sermayenin rolü: Ankara ve Konya makine imalat sanayi örneği

    Role of social capital in success of industrial clusters: the case of mechanical engineering industry of Ankara and Konya

    ÖZER KARAKAYACI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    CoğrafyaYıldız Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İCLAL DİNÇER