Graf tabanlı kümeleme algoritmaları üzerine
On graph based clustering algorithms
- Tez No: 539463
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BURAK ORDİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Matematik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Kümeleme problemi veri madenciliği içerisinde bulunan önemli çalışma alanlarından bir tanesidir. Kümeleme probleminin çözümünde, bir veri kümesi belirli bir benzerlik ölçüsü baz alınarak benzer veriler aynı kümede ve kümeler arası uzaklık maksimum olacak şekilde kümelerin bulunması amaçlanır. Ekonomide, sanayide, tıp alanında vb. pek çok alanda uygulamalara sahip olan kümeleme problemi için kesin-bulanık, hiyerarşik-hiyerarşik olmayan vb. pek çok farklı yaklaşım bulunmaktadır. Kümeleme problemine bir başka yaklaşım ise graf tabanlıdır. Bu tezde, kümeleme probleminin graf tabanlı çözümü için farklı çözüm yaklaşımları incelenmiştir. Her bir yöntemin örnek graf tabanlı veri setleri üzerinde çalışması ele alınmıştır. Bunun yanısıra, yeni bir graf tabanlı kümeleme yöntemi incelenip, örnek veri setleri üzerinde ayrıntılı analizi yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Clustering problem is one of the important areas of data mining. In the solution of the clustering problem, a data set is intended to have clusters of similar data based on a certain degree of similarity in the same cluster and the clusters as the maximum distance between clusters. In economics, industry, medicine etc. for the clustering problem that has applications in many areas, such as exact-fuzzy, hierarchical-non-hierarchical and so on. There are many different approaches. Another approach to the clustering problem is the graphical basis. In this thesis, different solution approaches for the graphical solution of the clustering problem are investigated. The study of each method on the sample graphical data sets is discussed. In addition, a new graph-based clustering method was examined and detailed analysis was performed on sample data sets.
Benzer Tezler
- Vekil sunucu verisi üzerinde veri madenciliği ile kullanıcı sorguları kümelemesi
Mining proxy log data for clustering user queries
MUSTAFA KORAY AYTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TURGAY TUGAY BİLGİN
- Kümeleme yaklaşımı ile model tabanlı test önceliklerinin belirlenmesi
Determination of model based test priorities by clustering approach
NİDA GÖKÇE
Doktora
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuğla ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BEKİR TANER DİNÇER
- Minimum yayılan ağaç tabanlı sıralı görüntü bölütleme
Minimum spanning tree-based sequential image segmentation
ALİ SAĞLAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. NURDAN BAYKAN
- Çok boyutlu uzayda görsel veri madenciliği için üç yeni çatı tasarımı ve uygulamaları
Three new frameworks for the design and application of visual data mining in high dimensional space
TURGAY TUGAY BİLGİN
Doktora
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ALİ YILMAZ ÇAMURCU
- Hiperspektral görüntülerde yarı güdümlü öğrenme teknikleri
Semi supervised learning techniques on hyperspectral images
MUHAMMET SAİD AYDEMİR
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN BİLGİN