Hiyerarşik kümeleme tekniklerinde küme eleman sayısının eşitlenmesine yönelik bir yaklaşım önerisi ve gerçek karayolu uzaklık verilerine dayalı kümeleme analizi
An approach proposal for equalization of the number of cluster elements at hierarchical clustering techniques and a cluster analysis based on real highway distance data
- Tez No: 522094
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KASIM BAYNAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
Endüstri alanında son yıllarda kaydedilen ilerlemeler hız, verimlilik ve kazanç kavramlarını daha da önemli hale getirmiştir. Gerek başarılı iş sonuçları gerekse ekonomik istikrar açısından işgücü, malzeme ve zaman gibi kaynakların itinalı kullanımı bir zaruret halini almıştır. Doğru yapılmayan iş planları, projelerin gecikmesine ve kaynak israfına neden olmaktadır. Bu noktada özellikle sahada ekipler tarafından günlük iş planları doğrultusunda yapılması gereken işlerde ciddi bir optimizasyon gereksinimi ortaya çıkmaktadır. Belirli bir zaman diliminde tamamlanması gereken ve geniş bir bölgeye yayılmış proje bazlı işlerde plansız hareket edildiğinde veya doğru planlama yapılmadığında projelerin gecikmesine neden olan en büyük unsurun ekiplerin uygulama noktaları arasında karayolu ulaşımında kaybettikleri zaman olduğu görülmektedir. Kümeleme analizi, veri madenciliğinde önemli bir yere sahip olup birçok alanda kullanılmakta ve çeşitli tekniklerle yürütülmektedir. Bu tekniklerden yaygın olarak kullanılan hiyerarşik kümeleme teknikleri nesnelerin kümelenmesi konusunda sonuçlar üretmekte ancak eşit sayıda eleman içeren kümeler oluşturulmasına olanak sağlamamaktadır. Bu tezde hiyerarşik kümeleme tekniklerinden Tek Bağlantı Tekniği ile Tam Bağlantı Tekniği üzerinde geliştirmeler yapılarak yeni teknikler türetilmesi ve bunun gerçek karayolu uzaklık verilerine dayalı kümeleme yapılması istenen bir saha projesinde uygulaması ele alınmıştır. Geliştirilen tekniklerin başarılı bir şekilde amaca hizmet ettiği gözlenmiştir. Geliştirilen bu yaklaşımın, karayolu ulaşım mesafelerinin minimize edilmesi istenen benzer kümeleme projelerinde uygulanabilir olduğu değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
The progress experienced recently in the industry has made the concepts of speed, productivity and profit even more important. Careful use of sources such as labor force, materials and time has become a necessity in terms of both successful business outputs and economic stability. Incorrect business plans cause delays in the projects and waste of resources. At this point a serious optimization need arises, especially for the tasks which should be carried out through daily plans by teams on site. It is seen that the major factor causing projects to be delayed when acting without any plans or making incorrect planning for the project-based works that should be completed in a certain period of time on a wide area is the time lost during commuting of the teams in the highway between the implementation points. Clustering analysis has an important place in data mining, used in many areas and conducted with various techniques. Hierarchical clustering techniques commonly used among these techniques generate results on clustering of objects but do not allow the creation of clusters with an equal number of elements. In this study, new algorithms are derived from hierarchical clustering techniques by making improvements on Single Link Clustering and Complete Link Clustering and its application in a field project where clustering based on real highway distance data is required. It has been observed that the developed algorithms serve successfully to the purpose. It has been assessed that this developed approach is feasible in similar clustering projects which require minimization of highway transport distances.
Benzer Tezler
- Kategorik veri analizinde kullanılan algoritmaların performanslarının karşılaştırılması üzerine bir çalışma
A study comparing performances used algorithms in categorical data analysis
FERHAN BAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
İstatistikGazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMRA ORAL ERBAŞ
- Fuzzy kümeleme teknikleri ve Avrupa Birliği üye ülkeleri ile Türkiye'nin fuzzy kümelenmesi
Fuzzy clustering techniques and fuzzy clustering of eu members and Turkey
DİLARA BÜYÜKKÖZ
- Çok değişkenli istatistiksel analiz teknikleri ile Türkiye'nin bilim ve teknolojiye bakış açısına göre ülkeler arasındaki konumunun incelenmesi
Comparing science and technology perspective of Turkey with other countries by multivariate statistical analysis techniques
AYŞEGÜL KAPLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EkonometriMarmara ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELAY GİRAY YAKUT
- Azerbaycan, Kazakistan, Kırgızistan, Özbekistan ve Türkmenistan cumhuriyetlerinin sosyoekonomik yapısı ve gelişme potansiyelinin çok değişkenli istatistiksel analizi
Multivariate statistical analysis of socioeconomic structure and development potential of Azerbaijan, Kazakhstan, Kyrgyzstan, Uzbekistan and Turkmenistan republics
AYÇA BOZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
EkonometriÇukurova Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAKKI ÇİFTÇİ
- Sac malzeme satın alma süreçlerinde veri madenciliği ve makine öğrenmesi uygulamaları
Machine learning and data mining applications in steel material purchasing processes
SERAY MİRASÇI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. ASLI AKSOY