Geri Dön

Kümeleme analizi ve matematiksel programlama teknikleri

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 55200
  2. Yazar: OSMAN YILMAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. HASAN BAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1996
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

ÖZET Bu çalışmada kümeleme analizi ve kümeleme analizine matematiksel bir yaklaşım amaçlanmaktadır. Kümeleme yöntemi kısaca, çok boyutlu uzayda karşılaşılan bireyler topluluğunu, ayrık değişkenler bakımından en uygun gruplama yöntemidir. Çalışmamızda, kümeleme analizinin uygulandığı alanlar ve uygulama yöntemleri üzerinde durduk. Ayrıca, kümeleme analizine bir matematiksel programlama yaklaşımı verdik. Birinci bölümde, önerilen istatistiğin tanımlaması ve amacı anlatılıyor. İkinci bölümde, kümeleme analizinin uygulaması ve kümeleme yöntemlerinden bahsedilmektedir. Üçüncü bölümde, kümeleme analizi ile tamsayı programlamasının ilişkisi verildi. Dördüncü bölümde, kümeleme analizi optimizasyon metotları, dinamik programlama ile kümeleme algoritması ve modeli anlatıldı. Ayrıca, kümeleme analizi ile ilgili yöntemlerden biri kullanılarak bir uygulama yapıldı. Uygulama neticesinde elde edilen bulgulara yer verildi. Son olarak bulunan sonuçların bir değerlendirmesi ve tartışması yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT In this work, it is aimed to give the clustering analysis and a mathematical approach to it. In short, the clustering analysis in multidimensional space is the most suitable method which clusters a set of separated variables. In our work, the areas of the clustering analysis application and their application methods were examined. In addition a mathematical programming approach to the clustering analysis is given. In the first section, the definition and the aim of the proposed statistics are described. In the second section, the application of the clustering analysis and the clustering methods are mentioned. In the third section, the relationship between the clustering analysis and the integer programming is given. Finally, the clustering analysis optimization methods, the dynamic programming which with the clustering analysis and the clustering model are described in the fourth section. Also an application of the clustering analysis concerned with one of the given methods is made. An interpretation and a discussion for the results obtained are given.

Benzer Tezler

  1. Kümeleme analizi, kümeleme analizine matematiksel programlama yaklaşımı ve bir uygulama

    Başlık çevirisi yok

    İSMAİL YILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    ZiraatHarran Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. RAHMİ KANAT

  2. Gelecek nesil haberleşme sistemlerinde insansız hava araçları için kaynak yönetim teknikleri

    Resource management techniques for unmanned aerial vehicles in next generation communication systems

    UYGAR DEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENK TOKER

  3. Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  4. A taxonomy of artificial neural networks

    Yapay sinir ağlari'nin bir taksonomisi

    ALP EREN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATABEY KAYGUN

  5. A new mathematical programming formulation for multivariate regression clustering with a store clustering application in retail sector

    Başlık çevirisi yok

    ALPER ALTINOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Lojistik ve Finansman Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEVLÜDE EBRU ANGÜN