Geri Dön

Graf tabanlı kümeleme algoritmaları üzerine

On graph based clustering algorithms

  1. Tez No: 539463
  2. Yazar: SEMEN BAĞLAM
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BURAK ORDİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Matematik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. Vekil sunucu verisi üzerinde veri madenciliği ile kullanıcı sorguları kümelemesi

    Mining proxy log data for clustering user queries

    MUSTAFA KORAY AYTEKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TURGAY TUGAY BİLGİN

  2. Türk sinemasında aktör-film işbirliği ağının analizi ve makine öğrenmesi ile hasılat tahmini

    Analyzing the Turkish actor-film collaboration network with complex network analysis methods

    ELANUR GÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SAİT DEMİR

  3. Deprem etkisindeki yapılarda dinamik yöntemlerle üç boyutta form araştırması

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET EMİN TUNA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    İnşaat MühendisliğiGazi Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HÜSNÜ CAN

  4. 1968-1987 arasında izlenen 23 primer hiperparatiroidi vakasının klinik ve laboratuvar yönünden incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    HÜSEYİN SELUKİ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Endokrinoloji ve Metabolizma Hastalıklarıİstanbul Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. H. HÜSREV HATEMİ