Geri Dön

Kümeleme analizine fuzzy set teorisi yaklaşımı

Fuzzy set theory approach to cluster analysis

  1. Tez No: 84000
  2. Yazar: FİLİZ ŞAHİNLİ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. M. AKİF BAKIR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Fuzzy set teorisi, kümeleme analizi, Bulanık küme teorisi, Bulanık mantık, Fuzzy set theory, clustering analysis Page number: 119 Adviser : Assist.Prof.Dr. M. Akif Bakır, Fuzzy logic, Cluster analysis
  7. Yıl: 1999
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

KÜMELEME ANALİZİNE FUZZY SET TEORİSİ YAKLAŞIMI (Yüksek Lisans Tezi) Filiz ŞAHİNLİ GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Şubat 1999 ÖZET Bu çalışmada, kümeleme analizine, fuzzy set teorisine dayalı yaklaşım incelenmiş ve fuzzy yaklaşımın verdiği bilginin önemi tartışılmıştır. Bu yönde, önce klasik ve fuzzy set teorileri karşılaştırmalı olarak verilmiş ve daha sonra fuzzy kümeleme algoritmaları incelenmiştir. Bu maksatla Klasik c-Ortalamalar yöntemi açıklandıktan sonra Fuzzy c-Ortalamalar ve Fanny Algoritması incelenmiştir. Son olarak, Türkiye'de illerin gelişmişlik düzeylerine göre ayrıştırılması, Fanny Fuzzy Algoritması ile yapılmıştır. Bilim Kodu : 406.03.01

Özet (Çeviri)

FUZZY SET THEORY APPROACH TO CLUSTER ANALYSIS (M.Sc. Thesis) Filiz ŞAHİNLİ GAZİ UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY February 1999 ABSTRACT In this study, for clustering of objects, the approaches based on fuzzy set theory is examined, and consequently the value of information resulted by the fuzzy approach is discussed. In this respect the classical and fuzzy set theories are comparetively described, and then, the fuzzy clustering approaches are focused. In this framework, firstly, the classical c-means is described, and then fuzzy c-means and the Fanny algorithm are illustrasted. Finally the Fanny algorithm is applied to the problem of clustering of the administrative provincies in Turkey, with respect to their development levels. Science code : 406.03.01

Benzer Tezler

  1. Extensions of Z-fuzzy numbers and novel multi criteria decision making models

    Z-bulanık sayıların uzantıları ve yeni çok kriterli karar verme modelleri

    NURDAN TÜYSÜZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN

  2. Sentiment analysis model proposal with deep learning techniques on big data: Portfolio selection with the help of industry indicators

    Büyük veri üzerinde derin öğrenme teknikleri ile duygu analizi model önerisi: Sektör göstergeleri yardımıyla portföy seçimi

    MAHMUT SAMİ SİVRİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

  3. Türkiye de faaliyet gösteren farklı ölçeklerdeki şirketlerin fuzzy kümeleme analizi ile gruplandırılması

    Grouping with fuzzy cluster analysis of the companies operating in turkey with different scales

    AYNUR İNCEKIRIK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA GÜNEŞ

  4. Construction and analysis of clustering algorithms based on fuzzy relations and their applications to EEG data

    Bulanık ilişkilere dayalı kümeleme algoritmalarının oluşturulması ve analizi ve EEG verilerine uygulamaları

    GÖZDE ULUTAGAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Bölümü

    PROF. DR. EFENDİ NASİBOĞLU

  5. Kaba küme tabanlı çok kriterli karar verme yöntemi ve uygulaması

    The rough set based multi criteria method and application

    SEVİL BUSE AYMA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SAFİYE SENCER