Geri Dön

Examination of principal component analysis on hierarchical clustering methods in terms of dimension reduction

Temel bileşen analizinin hiyerarşik kümeleme yöntemleri üzerinde boyut indirgeme bakımından incelenmesi

  1. Tez No: 744899
  2. Yazar: YAĞMUR SONAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TOLUNAY GÖÇKEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, İstatistik, Industrial and Industrial Engineering, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Adana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 135

Özet

Teknolojik ve bilimsel gelişmeler ışığında, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi kavramların da hayatımıza girmesiyle birlikte, dünyada veri üretimi ciddi bir şekilde katlanarak artmaktadır. Buna paralel olarak veri; alınıp, işlenip, anlamlı ve önemli bilgiye çevrilerek satılabilen değerli bir maden haline gelmiştir. Verinin, bu denli hızlı ve çok fazla artışı, bilgiye dönüştürülme sürecinde pek çok zorluğa neden olmaktadır. Bu zorlukların başında, analiz edilecek verilerin çok yüksek boyutlarda ya da çok büyük miktarlarda olması gelmektedir. Verinin bu özellikleri uygulanan analiz tekniğinin doğru ve rahat çalışmasını zorlaştırır. Bu olumsuzluklarla başa çıkabilmek için verinin işlenme öncesi aşamalarında uygulanan pek çok yöntem mevcuttur. Bu tez çalışmasının amacı, yüksek boyutlu veri setlerinde Temel Bileşen Analizi yönteminin Hiyerarşik Kümeleme teknikleri üzerindeki boyut indirgeme etkisinin incelenmesidir. Çalışma, Birleşmiş Milletler veri platformu üzerinden 2020 verileriyle oluşturulan, 22, 38 ve 46 değişkenli veri setleri üzerinde, Temel Bileşen Analizi ve Hiyerarşik Kümeleme yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Analizlerden elde edilen sonuçlar tanglegramlar ve bazı benzerlik katsayıları kullanılarak karşılaştırılmış ve yorumlanmıştır. Çalışmanın sonuçları Temel Bileşen Analizi yönteminin düşük korelasyon ve aykırı değerlere rağmen hiyerarşik kümeleme sonuçları ve dendrogramlar üzerinde olumlu etkiler yarattığını göstermiştir.

Özet (Çeviri)

In the light of technological and scientific developments, with the introduction of concepts such as artificial intelligence and machine learning into our lives, data production in the world is increasing exponentially. Parallel to this, data has become a precious mine that can be bought, processed, converted into meaningful and important information, and sold. This rapid and huge increase causes many difficulties in the process of transforming data into information. One of these difficulties is that the data to be analyzed is too large or too dimensional. These features of the data make it difficult for the applied analysis technique to work correctly and comfortably. To cope with these problems, there are many methods applied in the pre-processing stages of data. This thesis study purposes examine the effect of the Principal Component Analysis method on Hierarchical Clustering techniques in terms of dimensionality reduction in high-dimensional data sets. The study was carried out using Principal Component Analysis and Hierarchical Clustering methods on the data sets with 22, 38, and 46 variables, created with 2020 data from the United Nations data platform. The results obtained from the analysis were compared and interpreted using tanglegrams and some similarity coefficients. The results of the study showed that the Principal Component Analysis method had positive effects on hierarchical clustering results and dendrograms despite low correlation and outliers.

Benzer Tezler

  1. Postmortem incelemelerde infrared spektroskopi tekniği ile ekimoz yaşı tayini

    Determination of the age of bruises with infrared spectroscopy technique in postmortem examinations

    SELMA ÖZTÜRK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Adli TıpAtatürk Üniversitesi

    Adli Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA TALİP ŞENER

  2. Attenuated total reflectance fourier transform infrared spectroscopy of fluid systems: Case study applications to diagnosis and screening in biomedical and food areas

    Sıvı sistemlerde azaltılmış toplam yansımalı fourier dönüşümlü kızılötesi spektroskopisi: Biyomedikal ve gıda alanlarında tanı ve taramada uygulama örnekleri

    SEHER GÖK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    BiyofizikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERİDE SEVERCAN

  3. Characterization of Emecik limestone figurines for provenance

    Hammadde kaynağı kapsamında Emecik kireçtaşı heykelciklerinin nitelendirilmesi

    ÜFTADE MUŞKARA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    ArkeolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Arkeometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. O. YAVUZ ATAMAN

    PROF. DR. NUMAN TUNA

  4. Geochemistry, mineralogy, and genesis of the zinc-lead sulfide ore deposit, Kirazlıyayla, NW Turkey

    Kirazlıyayla (KB Türkiye) çinko kurşun sülfid maden yatağının jeokimyası, mineralojisi ve jenezi

    FARHAD JAVID MAJD

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN ÇİFTÇİ

  5. Türk Ceza Hukukunda yetkili merciin emrini ifa (TCK m. 24)

    Execution of the order of the competent authority in Turkish Criminal Law (TPC art. 24)

    MELİKE EZGİ YETİMOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜMİT KOCASAKAL