Mekansal verilerin kümeleme analizi ile değerlendirilmesi
Evaluation of spatial data with clustering analysis
- Tez No: 493835
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN ZAHİT SELVİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 107
Özet
Teknolojik gelişmeler sayesinde her geçen gün iş, toplum, bilim ve mühendislik, sağlık ve günlük hayatla ilgili her alandan sürekli olarak veriler toplanmakta ve bu veriler büyük kapasiteli veritabanlarında saklanmaktadır. Bu veritabanlarında yer alan verilerin insanoğlunun hayatında daha faydalı olabilmesi için çeşitli tekniklerle işlenerek anlam kazandırılması yani“bilgi”ye dönüştürülmesi gerekmektedir. Veri Madenciliği disiplini çeşitli algoritma ve teknikler kullanılarak büyük veritabanlarında yer alan veri yığınlarından anlamlı bilginin elde edilmesine imkân sağlamıştır. Bu çalışma kapsamında“Veri Madenciliği”disiplini, veri madenciliğinin kullanım alanları ve veri madenciliği model ve teknikleri açıklanmıştır. Ayrıca mekânsal verilerin analizinde veri madenciliği tekniklerinin kullanımı üzerinde durulmuştur. Bu kapsamda Türkiye'deki 2011, 2012 ve 2013 yıllarına ait Trafik Kaza istatistik veri setleri üzerinde k-ortalama yöntemi, k-medoids yöntemi ve Birleştirici Hiyerarşik Kümeleme (AGNES) yöntemleri kullanılarak kümeleme analizi yapılmış ve kümeleme analizi sonuçları kullanılarak çok değişkenli haritalar üretilmiştir. Üretilen haritalar karşılaştırılarak bu haritaların risk yönetimi ve planlamada kullanılabilirliği tartışılmıştır. 2011, 2012 ve 2013 yıllarına ait verilerin AGNES kümeleme analizi sonuçlarıyla hazırlanan çok değişkenli haritaların birbirleriyle oldukça uyumlu olduğu görülmüştür. Bu sonuç AGNES yöntemiyle üretilen çok değişkenli haritaların risk yönetimi açısından da oldukça önemli olduğunu göstermiştir. k-ortalama ve k-medoids kümeleme analizleri sonuçlarıyla üretilen çok değişkenli haritalarda farklı küme sayıları için kümeleme sonuçları gözlemlenmiştir. Her iki algoritmanın da kümeleme performansları benzerlik gösterse de k-medoids algoritmasında kümelerin birbirinden daha iyi ayrıldığı gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Thanks to technological developments, data are constantly collected everyday from work, society, science and engineering, health and daily life, and these data are stored in large-capacity databases. In order to make the data contained in these databases useful in the human life, it has to be transformed into“information”by means of various techniques. The discipline of Data Mining has enabled the use of various algorithms and techniques to obtain meaningful information from data stacks in large databases. In this study,“Data Mining”discipline, usage areas of data mining, data mining models and techniques were explained. In addition, the use of data mining techniques in the analysis of spatial data was examined. In this context, clustering analysis was carried out on the Traffic accident data sets for 2011, 2012 and 2013 in Turkey using k-means method, k-medoids method and Agglomerative and Divisive Hierarchical Clustering (AGNES) method and clustering analysis results were used to design multivariate maps. By comparing these maps, the usage possibilities in risk management and planning is discussed. The multivariate maps prepared with the results of the AGNES cluster analysis of the data for the years 2011, 2012 and 2013 were found to be very compatible with each other. This result was showed that the multivariate maps produced by AGNES method are also very important in terms of risk management. The clustering results for k-means and k-medoid clustering analyses were observed for different cluster numbers in the generated multivariate maps. Although the clustering performances of both algorithms are similar, it was observed that the k-Medoids algorithm has better separation of clusters.
Benzer Tezler
- Koyun-keçi vebası virus (PPRV; peste des petits ruminants virus) enfeksiyonuna etki eden risk faktörlerinin mekânsal analiz yöntemleri ile belirlenmesi
Determination of risk factors affecting peste des petits ruminants virus (PPRV) infection by spatial analysis methods
TUBA BAYİR
Doktora
Türkçe
2022
BiyoistatistikAnkara ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAYİL SAFA GÜRCAN
- Coğrafi bilgi sistemleri entegreli makine öğrenmesine dayalı toplu taşınmaz değerleme modelinin geliştirilmesi
Development of mass property valuation model based on geographic information systems integrated machine learning methods
MUHAMMED OĞUZHAN METE
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU
- İstanbul'da kentsel büyümenin senaryo tabanlı modellenmesi ve ekolojik açıdan değerlendirilmesi
Scenario-based modeling and evaluation of urban growth in Istanbul
ALİYE GONCA BOZKAYA KARİP
Doktora
Türkçe
2024
Şehircilik ve Bölge PlanlamaMimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA ÜNSAL
- Konya kapalı havzası örneğinde faktör analizi ile kuraklık indislerinin ortak kullanımının değerlendirilmesi
Evaluation of common use of drought indices by factor analysis in the example of Konya closed basin
METİN BAYÇINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İnşaat MühendisliğiErzincan Binali Yıldırım Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN YILDIRIM DALKILIÇ
- Kentsel aktivite mekânlarına erişimin sosyal medya ağı ve kentsel topolojik veriler ile değerlendirilmesi
Evaluation of access to urban activity places with social media network and urban topological data
HÜMA KARTAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH TERZİ