Density grid based stream clustering algorithm
Yoğunluk bazlı akış kümeleme algoritması
- Tez No: 612036
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TOLGA AYAV, DOÇ. DR. GÖKHAN DALKILIÇ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Son zamanlarda uygulamalar çok büyük veri akışları ürettiğinden, akış verilerini analiz etmek ve kümelemek için stratejilere duyulan ihtiyaç, bilgi keşfi için acil ve çok önemli bir araştırma alanı haline gelimiştir. Veri akışı kümelemesinin temel ve kilit amacı, gelen verilere ilişkin fikir edinmektir. Değişken hızlara ve yapılara ulaşan ve zamanla gelişen bu sınırsız verilerde tüm olası kalıpları tanımak, bu analiz sürecinde çok önemlidir. Şimdiye kadar mevcut veri akışı kümeleme stratejileri, veri işleme için bazı parametre bilgileri gerektirmesinin yanı sıra, isteğe bağlı olarak şekillendirilmiş kümeleri bulamama ve aykırı değerleri kullanma gibi farklı sınırlamalardan mustariptir. Tüm bu zorlukların hızlı, doğru, verimli ve etkili bir şekilde ele alınması için yeni bir çevrimiçi - çevrimdışı ızgara ve yoğunluk tabanlı akış kümeleme algoritması olan DGStream'i önerdik. DGStream'in farklı benzetilmiş veri tabanları üzerindeki performansını ve çok çeşitli kavram sapmalarının, yeniliklerin, değişen verilerin, kümelerin sayısı ve boyutunu ile aykırı verilerin saptanması dikkate alındığında farklı parametre ayarları için DGStream'in performansını değerlendirdik. Algoritmamız, borsa gibi en son bilgilere ilgi duyulan uygulamalar için veya mevcut bilgilerin analizinin gerekli olduğu durumlarda ya da hem eski hem de son bilgilerin hepsinin eşit derecede önemli olduğu durumlar için uygundur. Sentetik ve gerçek veri setleri üzerinden yapılan deneyler, önerilen algoritmamızın verimlilikteki diğer algoritmalardan daha iyi performans gösterdiğini sergilemektedir.
Özet (Çeviri)
Recently as applications produce overwhelming data streams, the need for strategies to analyze and cluster streaming data becomes an urgent and a crucial research area for knowledge discovery. The main objective and the key aim of data stream clustering is to gain insights into incoming data. Recognizing all probable patterns in this boundless data which arrives at varying speeds and structure and evolves over time, is very important in this analysis process. The existing data stream clustering strategies so far, all suffer from different limitations, like the inability to find the arbitrary shaped clusters and handling outliers in addition to requiring some parameter information for data processing. For fast, accurate, efficient and effective handling for all these challenges, we proposed DGStream, a new online-offline grid and density-based stream clustering algorithm. We conducted many experiments and evaluated the performance of DGStream over different simulated databases and for different parameter settings where a wide variety of concept drifts, novelty, evolving data, number and size of clusters and outlier detection are considered. Our algorithm is suitable for applications where the interest lies in the most recent information like stock market, or if the analysis of existing information is required as well as cases where both the old and the recent information are all equally important. The experiments, over the synthetic and real datasets, show that our proposed algorithm outperforms the other algorithms in efficiency.
Benzer Tezler
- Sınır tabaka denklemlerinin sayısal çözümlemesi
Numerical solution of boundary layer equations
RECEP ATEŞ
- Eğik şok kaynaklı laminer sınır tabaka ayrılmasının hesaplamalı yöntemlerle incelenmesi
Computational simulations of oblique shock induced laminar boundary layer separations
HASAN AVŞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAYRAM ÇELİK
- Control of flow structure on VFE-2 delta wing with passive bleeding using CFD
VFE-2 delta kanadı üzerinde had kullanarak pasif akıtma ile akış yapısı kontrolü
SERDAR EMİN SAYILIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET METİN YAVUZ
- Numerical simulation of aircraft icing with an adaptive thermodynamic model considering ice accretion
Buz birikimini göz önüne alarak uyarlanmış bir termodinamik model ile uçakta buzlanmanın sayısal benzetimi
HADI SIYAHI
Doktora
İngilizce
2022
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET CİHAT BAYTAŞ
- Partikül yüklü, eş eksenli iki jet için karışma ve yanma modeli
A Mixing and combustion model for particle-laden confined coaxiol jets
METİN ERGENEMAN