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: 103
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
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. LEYLA GÖREN
- Implementation of some medical data in Apriori algorithm
Apriori algoritmasının bazı tıbbı verilere uygulanması
FAWAD SADIQMAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NILÜFER YURTAY
- Bulanık kümeleme analizinde bulanık kümeleme algoritmalarının karşılaştırılması
A comparison of fuzzy cluster algorithms in fuzzy clustering analysis
ASLI KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İstatistikAnadolu Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZER ÖZDEMİR
- Kablosuz algılayıcı ağlarda enerji varsayımları için kümeleme metotlarının karşılaştırılması
Compari̇son of clustering methods for energy assumption in wireless sensor network
İLYAS TERZİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTürk Hava Kurumu ÜniversitesiElektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ JAVAD RAHEBI