Parameter free version of FNDBSCAN algorithm
FNDBSCAN algoritmasının girdi parametresiz versiyonu
- Tez No: 491162
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEMİH UTKU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Her gün, bir önceki gün ile kıyaslandığında daha çok veri mevcuttur.Bu veriler değerlendirilebilirse, daha çok veri daha çok fırsat anlamına gelir.Bu nedenle tüm veriler kümelere doğru olarak bölünmeli ve bu kümelerden doğru bilgiler çıkarılmalıdır.Doğru kümelere sahip olmak kullanılan kümeleme algoritmasına bağlıdır. Bir çok kümeleme algoritması bulunmaktadır ve bunlar beş temel gruba ayrılırlar. Yoğunluk tabanlı metotlar, farklı şekillerdeki kümeleri bulabilmeleri sayesinde bu beş temel grup arasında çok önemlidir. Bu çalışmada, DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) algoritmasının ileri bir modeli olan FN-DBSCAN Gaussian Means (FN-DBSCAN-GM) algoritması önerilir.FN-DBSCAN-GM algoritmasının temel katkısı girdi parametrelerini otomatik olarak bulmak ve veriyi kümelere gürbüz bir şekilde bölmektir. FN-DBSCAN-GM algoritması Matlab R2015b program kullanılarak geliştirilmiştir.Bu algoritmanın etkinliği, çakışan very kümeleri üzerinde (6 yapay veri kümesi ve 2 gerçek zamanlı veri kümesi) gösterilmiştir.Bu algoritmanın performansı doğru sınıflama yüzdesi ve bir geçerlilik indeksi kullanılarak kıyaslanmıştır.Deneylerimiz bu algoritmanın daha tercih edilebilir ve gürbüz bir algoritma olduğunu gösterir.
Özet (Çeviri)
More data exists every day compared to the previous days. If they can be evaluated, more data means more opportunities. Therefore, all data must be separated into clusters correctly and the right information from these clusters must be obtained. Having the correct clusters depends on the clustering algorithm which is used. There are many clustering algorithm which are separated into five main groups. The density based methods are very important among the groups of clustering methods, as they can find arbitrary shapes. An advanced model of the DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) algorithm called FN-DBSCAN Gaussian Means (FN-DBSCAN-GM) is offered in this study. The main contribution of FN-DBSCAN-GM is to find the parameters automatically and to divide the data to clusters robustly. This algorithm has been developed using Matlab R2015b. The effectiveness of FN-DBSCAN-GM has been demonstrated on overlapping datasets (six artificial and two real life datasets). The performance of this is compared to the percentage of a correct classification and a validity index. Our experiments show that this new algorithm is more preferable and a more robust algorithm.
Benzer Tezler
- Dental implant cerrahisinde dinamik navigasyon ve serbest el yöntemi ile yapılan açılı implantların düzlemsel olarak karşılaştırılması
Comparison of angled implants made by dynamic navigationand free hand method in dental implant surgery
GÜNEŞ KENAN ÜSTEK
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2020
Diş HekimliğiAdnan Menderes ÜniversitesiAğız, Diş ve Çene Cerrahisi Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. HASAN ONUR ŞİMŞEK
- Bernese ile 10 km'ye kadar bazlarda GPS elipsoidal yüksekliklerinin belirlenmesinde strateji araştırması
The research of strategy to determine the GPS elipsoidal heights on baselines up to 10 km with Bernese
AZİZ MURAT ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. UĞUR ŞANLI
- Measurement and modeling of thermodynamic and kinetic data of membrane-forming systems
Membran oluşturan sistemlerin kinetik ve termodinamik verilerinin ölçülmesi ve modellenmesi
MİNE ÖZGE ARSLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Kimya Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SACİDE ALSOY ALTINKAYA
- Neoadjuvan kemoradyoterapi alan rektum kanseri hastalarında prognostik beslenme indeksi (PNİ) ve (PNİ) değişiminin prognostik önemi
The prognostic significance of the prognostic nutritional index (PNI) and changes in (PNI) in rectal cancer patients receiving neoadjuvant chemoradiotherapy
NASİBE ÇALAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Beslenme ve DiyetetikAkdeniz Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ MURAT TATLI
- Assessing the impact of super-resolution on enhancing the spatial quality of historical aerial photographs
Tarihi hava fotoğraflarının mekansal kalitesini artırmada süper-çözünürlüğün etkisinin irdelenmesi
ABDULLAH HARUN İNCEKARA
Doktora
İngilizce
2024
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER