Analysis of correlation relation between pollution and petroleum consumption using algorithms (spectral clustering & K-mean)
Algoritmalar kullanılarak kirlilik ve petrol tüketimi arasındaki korelasyon ilişkisinin analizi (spektral kümeleme ve K-ortalaması)
- Tez No: 504555
- Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. OĞUZ BAYAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Kümeleşme, Spektral Kümeleme, K-ortalaması, kirlilik, petrol, Clustering, Spectral Clustering, K-mean, pollution, petroleum
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Kümelenme, büyük veri setleri üzerinde benzer davranışları (kümeleri) ortaya çıkaran en önemli gözetimsiz öğrenme yöntemleri olarak düşünülebilir. Kümeleşme, nesneleri üyelerine bir şekilde benzer gruplar halinde organize etme işlemidir. Bağlanan grafiğin düğümleri olarak spektral kümeleme veri noktaları ve kümeler, bu grafiği, spektral ayrışımına dayanarak, alt grafilere bölerek bulunabilir. K - montaj anlamına gelir: Nesneleri k gruplarına bölün, böylece bazı ölçümler kümelerin orta noktalarına göre en aza indirilir. Bu tezde yaşam sürecindeki verilere hem algoritma (spektral kümeleme hem de k-ortalama) uygulanmıştır ve bu veriler istatistiksel verilerdir. Veri alanı, kirlilik ve petrol tüketiminin miktarlarıdır. Spektral kümeleme algoritması birkaç kez uygulanmıştır ve k-ortalaması birkaç kez uygulanmış ve en iyi sonuç karşılaştırılmış ve en iyi sınıflandırma elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Clustering can be considered the most significant unsupervised learning methods that reveal similar behaviors (sets) on large sets of data. Clustering is the process of organizing objects into groups that are similar in some way to their members. Spectral clustering data points as nodes of a connected graph and clusters are found by partitioning this graph, based on its spectral decomposition, into subgraphs. K - means assembly: Divide objects into k groups so that some measurements are minimized relative to the middle points of the clusters. In this thesis, we have applied both of algorithms (spectral clustering and k-mean) on data from the life process and these data are statistical data. The field of data is the quantities of pollution and petroleum consumption. The spectral clustering algorithm was applied several times and k-mean was applied several times and the best result was compared and the best classification was also obtained.
Benzer Tezler
- Kentiçi ulaşımında otobüs öncelikli sistemler ve İstanbul'da Taksim-Zincirlikuyu otobüs yoluna model uygulaması
Bus priority systems in urban transportation and application of a model study to Taksim-Zincirlikuyu bus lane in İstanbul
BERRİN KIBRISLI
- Konut ve yerleşmelerin ön tasarımında enerji etkinliğine ilişkin bir model önerisi
A model proposal for concept design of residential buildings and settlements considering energy efficiency
ALİCAN IŞIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜL KOÇLAR ORAL
- Dalga enerjisi potansiyelinin makro ve mikro ölçekte çıkarılması
Macro and micro scale modeling of wave energy potential
YASIN ABDOLLAHZADEHMORADI
Doktora
Türkçe
2018
Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÖZGER
- Hava kı̇rlı̇lı̇ğı̇ ı̇le baş ağrısı nedenlı̇ acı̇l servı̇s başvuruları arasındakı̇ ı̇lı̇şkı̇nı̇n araştırılması
Investigation of the relationship between air pollution and headache related emergency department applications
GÜLŞAH ILDIR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
Aile HekimliğiSağlık Bilimleri ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERKAN EMRE EROĞLU