Geri Dön

Spectral Clustering of Economic Data

Ekonomik Verilerin Spektral Kümeleme

  1. Tez No: 516383
  2. Yazar: FARAG HAMED ALI KUWIL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. OĞUZ BAYAT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 80

Özet

Bu tez çalışmasında, veri madenciliği spektral kümeleme ve k_mean'taki en önemli algoritmalardan ikisi uygulanmış ve araştırmanın istatistiksel olarak nerede yapıldığı ve veri ambarı AEA (European Economic Association) 'dan yapılan çalışmalar arasındaki varyansları otuz bir ülkede bulmaya çalışılmıştır Avrupa Birliği'nde 2008'den 2013'e kadar olan yedi yılda ilk kez yapılan çalışma, İnsanları yoksulluk ya da sosyal dışlanma riski altında sınıflandırırken ikincisi, eğitim seviyesine göre üçüncül bir nüfus ve sonuncusu ise iş başına ortalama ve medyan gelir Hanehalkı yoğunluğu. İlk aşamada algoritmayı uygulamak için verilerin kalibre edilmesi ve biçimi de yapılmıştır, aynı zamanda bazı ayarlamalar yapmıştır ve istatistiklerin kanunlarına göre kayıp değerlerin bir kısmını tahmin etmektir, İkinci aşamada, algoritma programı, matlap dil ​​sürümü no14 yazdı, daha sonra 3D olarak temsil edilen sonuçlar Son olarak, analiz edilen tüm sonuçlar, bu nedenle faydalar ve avantajlar, Üç faktör arasındaki ilişkiyi bulun ve bu üç faktör arasında bir etkinin hangisinin diğer üç kümede otuz bir ülkeyi çalışma yılına göre kümeleşmesini sağlayın. İnsanın yaşama ve yaşam oranının yüksek olduğu zengin ülkelerde, yoksulluk riskinin yüzdesi azalır ve bu ülkelerdeki insanlara Konfor ve istikrar ömrü sağladığı için, yüksek öğrenim başarısı oranının arttığına dikkat çekilirken, yoksulluk riskinde olan insanların sayısını artırdığımızı ve eğitime katılım oranını düşürdüğünü dikkate alarak, bu insanlar gerçekle daha yakından ilgilenecek ve geleceğe yönelik saplantılara ve korkulara yaklaşmaya çalıştıklarından, kendilerini As a Sonuç olarak, iş piyasasını erken yaşlarda bir iş fırsatı bulmak için katılmak üzere açmak.

Özet (Çeviri)

In this thesis were implemented two of the most important algorithms in the data mining spectral clustering and k_mean ,tring to find the variances between them where the study was conducted on the statistics and studies from data warehouse EEA (European Economic Association) in thirty-one countries in the European Union in the seven years from 2008 to 2013, which was The first study classifies the People at risk of poverty or social exclusion, while the second one is Population tertiary by education attainment level And the last is Mean and median income by work intensity of the household. In the first phase has been calibrated and format of the data in order to apply the algorithm, it has also been making some adjustments and guess some of the lost values of statistics according to the laws of statistics, The second stage, so we execute the algorithm program which wrote in matlap language version no14, then the results represented in 3D Finally, all the results analyzed, therefore the benefits and advantages, Find the relationship between three factors and which one effect to other than clustering the thirty-one countries with a year of studies in three different clusters. In rich countries where people have well-being life and high living rate, The percentage for risk of poverty decreases and we noted rising the percentage of high educational attainment, because people in those countries have Comfort and stability life ,While in the least well-being countries, we note rise the number of people at risk of poverty and decrease percentage educational attainment, so these people be more deal with reality and Approaching to the obsessions and fears of the future, so they try to be Self-reliance by, As a result, turning the labor market for attend to find a job opportunity at early age.

Benzer Tezler

  1. Uydu verileri ile İstanbul Boğazı ve Haliç'de su kirliliğinin makro düzeyde belirlenmesi

    Intrepretation at macro level as pollution of water resources of remotely sensed data of Bosphorus and golden horn estuary by an unsupervised and supervised classification method

    H.GONCA COŞKUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ

  2. Burned forest area mapping from post-fire sentinel-2 imagery using object-based machine learning classification

    Nesne-tabanlı makine öğrenimi sınıflandırması kullanarak yangın sonrası sentinel-2 görüntülerinden yanmış orman haritalama

    FİDAN ŞEVVAL BULUT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Jeodezi ve FotogrametriHacettepe Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER

  3. Approximate spectral clustering ensemble methods for clustering of large data sets

    Büyük veri kümelerinin sınıflandırılmasında yaklaşık spektral öbekleme birleşimi yöntemleri

    YASER MOAZZEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSA YILDIRIM

    DOÇ. DR. KADİM TAŞDEMİR

  4. Functional parcellation of memory related brain networks by spectral clustering of EEG data

    Hafıza ile ilintili EEG beyin ağlarının izgesel kümeleme yöntemı ıle gruplandırılması

    ÇAĞATAY AYDIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    BiyomühendislikBoğaziçi Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ADEMOĞLU

    YRD. DOÇ. DR. RIFAT KORAY ÇİFTÇİ