Özellik seçimi, sınıflama ve öngörü uygulamalarına yönelik birliktelik kuralı çıkarımı ve yazılım geliştirilmesi

Son yıllarda, bilgisayar sistemlerinin yaygın olarak kullanılmasıyla beraber tüm verilerveri tabanlarında saklanmaya başlanmış ve gün geçtikçe veri tabanları büyük kapasitelereulaşmıştır. Bunun sonucu veri tabanlarından bilgi keşfi önemli bir araştırma alanı olmuştur. Bualandaki en önemli yöntemlerden biri birliktelik kuralı çıkarımıdır. Bu tez çalışmasında,birliktelik kuralı yöntemi farklı alanlara uygulanmış ve gösterdiği başarımlardeğerlendirilmiştir. Bu doğrultuda üç farklı uygulama yapılmıştır:1. Herhangi bir veri tabanına ait nitelikler arasındaki ilişkiler tespit edilerek özellik seçimiuygulaması yapılmıştır. Birliktelik kuralına dayalı özellik seçimi yöntemi önerilerek eldeedilen sonuçlar diğer özellik seçimi yöntemleri ile karşılaştırılmıştır.2. Birliktelik kuralı, veri tabanına ait nitelikler arasındaki ilişkileri ortaya çıkarabilmektedir.Bu özelliği sayesinde, birliktelik kuralı yöntemi kullanılarak doku sınıflama işlemigerçekleştirilmiştir. Bu işlemlerden hız ve başarım artışı sağlayabilmek için, kenarçıkarma ve dalgacık dönüşümü yöntemleri ile dokudan özellik çıkarımı yapılmıştır.3. Birliktelik kuralı, öğrenci verilerine uygulanarak öğrencilerin derslerden aldığı notlaranaliz edilmiş ve geleceğe yönelik notlar ile ilgili öngörüler yapılmıştır. Ayrıca bu amacauygun bir yazılım geliştirilmiştir.Yapılan bu üç ayrı uygulama alanında birliktelik kuralı yönteminin önemli başarılar eldeettiği görülmüştür. Elde edilen sonuçların literatürde yer alan diğer yöntemlerle karşılaştırılmasısonucu, birliktelik kuralı yönteminin, söz konusu özellik seçimi, doku sınıflama ve not öngörüsüuygulamalarındaki başarımının kayda değer olduğu sonucuna varılmıştır.