Temel bileşenler analizi ve bir uygulaması
Principal component analysis and its application
- Tez No: 962134
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM ORHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Matematik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, Temel Bileşenler Analizi (TBA) yöntemini incelemekte ve yüksek boyutlu veri kümelerinde boyut indirgeme ve veri analiz süreçlerini araştırmaktadır. TBA, verideki en fazla varyansı açıklayan doğrusal bileşenler oluşturur ve veri setinin boyutunu indirirken önemli bilgileri korur. Bu yöntem, çok sayıda değişken içeren veri kümeleriyle çalışırken kullanılmaktadır. Veriyi daha anlaşılır hale getirir ve görsel olarak daha kolay yorumlanabilir kılar. Çalışmada, TBA'nın matematiksel temelleri (kovaryans matrisi, özdeğerler ve özvektörler) ayrıntılı olarak açıklanmış ve bu yöntemin uygulama adımları kapsamlı şekilde ele alınmıştır. Uygulama aşamasında, TBA yöntemi televizyon reyting verilerine uygulanarak farklı izleyici gruplarının kanal tercihleri ve izleme alışkanlıkları analiz edilmiştir. TİAK tarafından sağlanan AB ve 20+ABC1 gruplarına ait reyting verileri karşılaştırılarak bu grupların davranışsal farklılıkları ve benzerlikleri değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis examines the Principal Component Analysis (PCA) method and investigates dimensionality reduction and data analysis processes in high-dimensional datasets. PCA constructs linear components that explain the maximum variance in the data, reducing the dataset's dimensionality while preserving essential information. This method is widely used when working with datasets containing numerous variables, making the data more comprehensible and visually interpretable. In this study, the mathematical foundations of PCA (covariance matrix, eigenvalues, and eigenvectors) are explained in detail, and the implementation steps of this method are thoroughly addressed. During the application phase, the PCA method is applied to television rating data to analyze different audience groups' channel preferences and viewing habits. Rating data from the AB and 20+ABC1 groups, provided by TİAK, are compared to assess behavioral differences and similarities between these groups.
Benzer Tezler
- Temel bileşenler analizi ve bir uygulaması
Principal components and an application
ZEYNO KONCA
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Tıbbi BiyolojiCumhuriyet ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ZİYNET ÇINAR
- Faktör analizi ve bir uygulaması
Factor analysis and it's application
KAMEL KHALAF
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
İstatistikGazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. SELAHATTİN ERGEÇ
- Temel bileşenler analizi ve bir uygulama örneği
Principal component analysis and an aplication
ÖMER ALKAN
- Temel bileşenler regresyonu ve bir uygulaması
Principal components regression and its application
SUAT SÖNMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
BiyoistatistikVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SADİ ELASAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF DİLBİLİR
- Doğrusal olmayan temel bileşenler analizi ve sağlık alanında uygulaması
Nonlinear principal component analysis and application in health science
CANAN DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
BiyoistatistikYüzüncü Yıl ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SIDDIK KESKİN