Bulanık kümeleme algoritmalarının karşılaştırmalı analizi ve bilgisayar uygulamaları
Relative analysis of fuzzy clustering algorithms and computer applications
- Tez No: 958654
- Danışmanlar: PROF. DR. EFENDİ NASİBOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde temel kümeleme yöntemleri ele alınmış ve küme sayısı bilinmediğinde parametre ayarlaması yapılmaksızın optimum kümeleme sonucunun nasıl elde edileceği incelenmiştir. Problemin çözümü için literatürde var olan kümeleme metotları üzerinde durulmuştur. Bu metotlar içinden problemi en iyi yansıtan DBSCAN yöntemi detayları ile analiz edilmiştir. Bunun yanında yeni önerilen bir yöntem olan ve bulanık kümeleme yöntemleri ile yoğunluk tabanlı kümeleme düşüncesini birleştirmiş FJP yöntemi incelenmiştir. DBSCAN ve FJP yöntemlerinin karşılaştırılması amacıyla gerekli bilgisayar programları oluşturulmuştur. Sonuçlar, şekiller ile verilmiştir ve yorumlanmıştır. FJP yönteminin avantajları ve dezavantajları ortaya konmuştur.
Özet (Çeviri)
In this thesis, main clustering methods have been discussed and problem of finding optimal clustering results without knowing cluster number and without doing any parameter changing has been studied. For the solution of the problem, current methods in literature were considered. Among these methods, DBSCAN, which reflects our problem in best way, was analysed in detail. Besides, a new approach, FJP, which combines the concepts of fuzzy clustering methods and density based clustering methods was studied. Necessary computer programmes to compare DBSCAN and FJP methods were built. Results were presented with pictures and were commented. Advantages and disadvantages of FJP were betrayed.
Benzer Tezler
- Bulanık kümeleme algoritmalarının karşılaştırmalı analizi ve bilgisayar uygulamaları
Relative analysis of fuzzy clustering algorithms and computer applications
UMUT AVCI
- Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi
Analysis of learning algorithms in neural networks
SEVİNÇ BAKLAVACI
- Implementation of some medical data in Apriori algorithm
Apriori algoritmasının bazı tıbbı verilere uygulanması
FAWAD SADIQMAL
- Integrating fuzzy logic into deep autoencoders for interpretability and clustering
Yorumlanabilirlik ve öbekleme için bulanık mantığın derin özkodlayıcılara entegre edilmesi
KUTAY BÖLAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
İstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- A data-driven approach to identifying and selecting temporary disaster debris management sites: The case of Istanbul
Geçici afet moloz yönetim alanlarının belirlenmesi ve seçimi için veri odaklı bir yaklaşım: İstanbul örneği
BURAK KABAKLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
