Geri Dön

Density grid based stream clustering algorithm

Yoğunluk bazlı akış kümeleme algoritması

  1. Tez No: 612036
  2. Yazar: ROWANDA DAOUD AHMED
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TOLGA AYAV, DOÇ. DR. GÖKHAN DALKILIÇ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Sınır tabaka denklemlerinin sayısal çözümlemesi

    Numerical solution of boundary layer equations

    RECEP ATEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. TANER DERBENTLİ

  2. 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

    Türkçe

    2017

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BAYRAM ÇELİK

  3. 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

    İngilizce

    2018

    Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET METİN YAVUZ

  4. 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

    İngilizce

    2022

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET CİHAT BAYTAŞ

  5. Partikül yüklü, eş eksenli iki jet için karışma ve yanma modeli

    A Mixing and combustion model for particle-laden confined coaxiol jets

    METİN ERGENEMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. HİKMET BİNARK