Spectral Clustering of Economic Data
Ekonomik Verilerin Spektral Kümeleme
- Tez No: 516383
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OĞUZ BAYAT
- 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: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- İstanbul Çatalca bölgesinde uzaktan algılama yöntemleri ile metropoliten analizi
Başlık çevirisi yok
F.ZEHRA ALKAN
- 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
- 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
2024
Jeodezi ve FotogrametriHacettepe ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER
- 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
2016
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSA YILDIRIM
DOÇ. DR. KADİM TAŞDEMİR
- 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
2012
BiyomühendislikBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ADEMOĞLU
YRD. DOÇ. DR. RIFAT KORAY ÇİFTÇİ
