Cluster analiz teknikleri ve bu tekniklerin assyriella türlerinin sistematiğinde kullanılmasına ait bir uygulama
Cluster analysis techniques and an application of this technigus in systematics of assyriella species
- Tez No: 77180
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN AKBAYIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoloji, Biology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1998
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dicle Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 41
Özet
Bu çalışma, sıklıkla kullanılan Cluster Analiz Teknikleri'ni tespit etmek, onların gruplama problemlerine yaklaşım algoritmalarını kavramak, hangi durumda hangi metodların daha uygun olduğunu ve bu metodlarla oluşan grupların nasıl yorumlanacağını saptamak amacı ile yapılmıştır. Bu amaçla, Cluster Analiz Teknikleri ve uygulamaları gözden geçirildi. Bu tekniklerin algoritmaları, küçük örneklerle verilmeye çalışıldı. Sonra, Diyarbakır ilinden toplanan üç Assyriella türünün, (Assyriella escheriana, Assyriella thospitis, Assyriella guttata) 30 örneği üzerinde, Kavkı Çapı, Kavkı Yüksekliği, Kavkı Çapının Kavkı Yüksekliğine oranı, Apertur Yüksekliği, Apertur Genişliği, Apertur Yüksekliğinin Apertur Genişliğine oranı, Spir Yüksekliği ve Trunkasyon Kalınlığı değişkenleri ölçüldü. Bu şekilde elde edilen veri seti Ward's, Single Linkage, Median, Complete Linkage ve K- Means metodları kullanılarak gruplandırıldı. Ward's ve K - Means metodlannin yüksek benzerlik düzeylerinde gruplar oluşturdukları, diğer metodların bu veri setinden iyi gruplamalar üretmedikleri gözlendi. Sonuç olarak, Assyriella escheriana'ların iki varyetesinin olabileceği, Assyriella thospitis ve Assyriella guttata türlerinin evrimsel açıdan daha yakın akraba olabilecekleri, Ward's ve K - Means metodlarından elde edilen grupların geleneksel metodlardan elde edilen sınıflama sonuçları ile iyi bir uyum içinde oldukları kanaatine varılmıştır. Assyriella escheriana türünün iki varyetesinin olabileceği izlenimi, daha çok değişkenle yapılacak yeni bir araştırma konusu olarak düşünülmeye değer bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
İn this study, it has been purposed to review cluster analyses which are used fre-\ quently, to comprehend their algorithm in groupping problems, to determine which method is more suitable in certain case and how the groups obtained from these method can be inter preted. For these purpose, the cluster analysis techniques and applications were rewieved. It has been tried to give the algorithm of these techniques by small examples. After then, thirty specimen of the three species (Assyriella escheriana, Assyriella thospitis, Assyriella guttata) belonging to Assyriella. Collected from Diyarbakır province were examined. The variables, shell diameter, shell hight, shell diameter and hight ratio, apertur hight, apertur width, apertur hight and width ratio, spir hight and trunkasyon width, were measured on each specimen. In this way we have a data set. Ward's, Single Linkage, Median, Complete Linkage and K - Means methods were applied to the data set for groupping. Ward's and K - Means medhods constituated groups in high similarity level but the others did not produce suitable clusters from the data set. As a result, it has been arrived these ideas that there may have been two variates in Assyriella escheriana, the species Assyriella thospitis and Assyriella guttata may be closest relation in stand of evoluation. The groups obtained by Ward's and K - Means methods are in accord with the cluster determined by conventional methods. The impression of two variates in Assyriella escheriana is evalueted as valuable idea for a new research by addition different variables to the data set.
Benzer Tezler
- Create and analyze new audiology data set and using data mining techniques to predict hearing aid factors for audiology patients(field of bioinformatics and healthcare system)
Sitoloji hastaları için işitme cihazı faktörlerini tahmin etmek için yeni sitoloji veri seti oluşturun ve analiz edin ve veri madenciliği teknikleri kullanarak(biyoinformatik ve sağlık sistemi alanı)
MAALIM ABD ALI HASSAN ALJABERY
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Akut myeloblastik lösemili hastalarda in vitro kemik iliği myeloid stem hücre kolonilerinin incelenmesi
Başlık çevirisi yok
HAMZA OKUR
Doktora
Türkçe
1990
OnkolojiHacettepe ÜniversitesiTümör Biyolojisi ve İmmünolojisi Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN KANSU
- Ortaöğretim öğretmenlerinin uzaktan eğitimde dijital öğretim becerileri (ÜZEDÖB)'nin geliştirilmesine yönelik bir mesleki gelişim programı önerisi
Proposal for a professional development curriculum for improving secondary education teachers' digital teaching skills in distance education (DTSDE)
ERCAN GÜRÜLTÜ
Doktora
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimMarmara ÜniversitesiEğitim Programları ve Öğretimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEYFİ KENAN
PROF. DR. SEVAL EMİNOĞLU KÜÇÜKTEPE
- Finansal rasyolar yardımıyla mali başarısızlık tahmininde alternatif tekniklerin karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
SÜLEYMAN NAZİF UYAR
- Müşteri ilişkileri yönetiminde veri madenciliği durum analizi: Hava yolu şirketinde bir uygulama
Data mining situation analysis in customer relationship management: An application in airway company
YASİN AFŞİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMRA ERPOLAT TAŞABAT