Temel bileşenler analizi ve k-ortalamalar yöntemi kullanarak ülkelerin suç analizi
Crime analysis of countries using principal components analysis and k-means method
- Tez No: 759312
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ URAZ YAVANOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Adli Bilişim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Adli Bilişim Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Günümüzde gittikçe artan terör saldırıları, gerçekleştiği bölgelerin gelişimini engelleyen olaylardır. Bu yüzden gerçekleştirilen terör saldırılarının değerlendirilmesinin önemi günden güne artmaktadır. Bu tezde, ülkelerde gerçekleştirilen terör saldırıları bilgilerini içeren Küresel Terörizm Veri Tabanı'nda (GTD) Temel Bileşenler Analizi ve K-ortalamalar yöntemleri uygulanarak terör saldırılarının gruplandırılması amaçlanmıştır. Çalışmada ilk olarak Küresel Terörizm Veri Tabanı'nda (GTD) bulunan 120 özelliği niteleyen toplam 138 değişken arasından çalışmada kullanılmak üzere literatüre uygun 11 adet değişken belirlenmiştir. Sonuçları daha güçlü hale getirmek amacıyla 11 adet değişkene Temel Bileşenler Analizi yöntemi uygulanmış ve 4 adet temel bileşen elde edilmiştir. Temel Bileşenler Analizi ile kümeleme analizi yöntemlerinden K-ortalamalar yöntemi sonucunda toplamda 12 adet küme elde edilmiş olup K-ortalamalar kümeleme analizi sonuçları Silhouette indeks değeri ile de doğrulanmıştır. Analiz, hangi ülkelerin birbirleriyle aynı kümede bulundukları ve maruz kaldıkları saldırı tiplerini göstermesi bakımından önemlidir. Bu sayede, söz konusu kümelerin her biri için ayrı olarak politika önerileri ve yol haritaları oluşturulabilmektedir.
Özet (Çeviri)
Terrorist attacks, which are increasing nowadays, are events that hinder the development of the regions where they take place. Therefore, the importance of evaluating terrorist attacks is increasing day by day. In this thesis, it is aimed to group terrorist attacks by applying Principal Component Analysis and K-means methods in the Global Terrorism Database (GTD), which contains information about terrorist attacks in countries. In the study, first of all, 11 variables suitable for the literature were determined to be used in the study, out of a total of 138 variables describing 120 features in the Global Terrorism Database (GTD). In order to strengthen the results, Principal Components Analysis method was applied to 11 variables and 4 principal components were obtained. As a result of Principal Component Analysis and one of the clustering analysis methods K-means method, a total of 12 clusters were obtained, and the results of the K-means clustering analysis were confirmed with also the Silhouette index value. The analysis is important in that it shows which countries are in the same cluster with each other and what types of attacks they are exposed to. In this way, policy recommendations and roadmaps can be created separately for each of the said clusters.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Short-term wind power generation forecasting by coupling numerical weather prediction models and machine learning algorithms
Sayısal hava tahmin modeli ve makine öğrenmesi algoritmaları ile kısa dönemli rüzgar enerjisi üretim tahmin modeli oluşturmak
CEM ÖZEN
Doktora
İngilizce
2022
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ DENİZ
- Player modeling by using unsupervised learning methods
Gözetimsiz öğrenme yöntemleri ile oyuncu modelleme
MEHMET FATİH KAVUM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiOyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SANEM SARIEL UZER
- Ses iletim hızıyla akciğer hastalıklarının teşhisinde makine öğrenimi yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılması
Comparison of the performances of machine learning methods in the diagnosis of pulmonary diseases with a voice transmission speed
HÜSEYİN CANDAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
BiyoistatistikEge ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET NURULLAH ORMAN
- Nicemlenmiş yerel zernike momentlerle trafik işaretlerinin sınıflandırılması
Traffic sign classification with quantized local zernike moments
EMRAH BAŞARAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN