Veri madenciliğinde bazı kümeleme algoritmalarının karşılaştırılması
Comparison of some clustering algorithms in data mining
- Tez No: 617123
- Danışmanlar: PROF. DR. DURSUN AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 127
Özet
Kümeleme çözümlemesi, gruplanmamış verileri benzerliklerine göre gruplar veya kümeler altında toplayan çok değişkenli bir istatistiksel yöntemdir. Kümeleme veri madenciliğinde de yaygın olarak kullanılan bir tekniktir. Bu çalışmada amaç, kümeleme çözümlemesinde kullanılan bazı algoritmaların farklı karakteristik özelliklere sahip veri setleri üzerinde uygulanması ve elde edilen sonuçlar üzerinden algoritmaların performanslarının karşılaştırılmasıdır. Çalışma kapsamında AGNES, DIANA, k-ortalamalar, k-medoids, fuzzy c-ortalama, CLARA, DBSCAN, CURE, PAM, DENCLUE, STING, CLIQUE kümeleme algoritmaları incelenmiştir. Seçilen algoritmaların uygulanmasında R istatistiksel programlama dili kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Clustering analysis is a multivariate statistical technique that groups or aggregates the ungrouped data by their similarities. Clustering is also a commonly used technique in data mining. The aim of this study is implementation of some clustering algorithms on the data sets which have different characteristics and comparing the algorithm performances by attained results. AGNES, DIANA, k-means, k-medoids, fuzzy c-means, CLARA, DBSCAN, CURE, PAM, DENCLUE, STING, CLIQUE clustering algorithms were researched in the study. R statistical programming language was used for the implementation of the selected algorithms.
Benzer Tezler
- Veri madenciliğinde hiyerarşik kümeleme algoritmalarının uygulamalı karşılaştırılması
Comparison of hierarchical clustering algorithms in data mining with applications
YUSUF ALTINOK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EkonometriMarmara ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET METE ÇİLİNGİRTÜRK
- Comparing biclustering algorithms using data envelopment analysis to choose the best parameters
İkili kümeleme algoritmalarının karşılaştırılmasında ve parametrelerinin seçiminde veri zarflama analizinin kullanımı
AMMAR HOMAIDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İstatistikGazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BÜLENT ALTUNKAYNAK
- Breast cancer data classification using SVM, NB and KNN algorithms
SVM, NB ve KNN kullanımı ile göğüs kanseri veri sınıflandırması
BURCU MERAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KAMİL ORUÇOĞLU
- Veri madenciliğinde çeşitli kümeleme algoritmalarının farklı platformlarda karşılaştırmalı analizi
Comperative analysis of several data mining clustering algorithms on different platforms
SUHA GÖKALP
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TOLGA AYDIN
- Veri madenciliği uygulamaları için veri indirgeme algoritmalarının geliştirilmesi ve resim madenciliğine uygulanması
Development of data reduction algorithms for data mining applications and implementation of these algorithms to image mining
ONUR İNAN
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAT YILMAZ