Kabuk tipi sentetik veri setlerinde özgün bir analiz çalışması

Bu çalışmada, kabuk tipi sentetik veriler üzerinde belirlenen parametrelere göre K-means yöntemi kullanılarak özgün bir kümeleme analizi yapılmıştır. Gerçek veri setlerinin genellikle çok boyutlu olması ve bu nedenle görselleştirilmeleri mümkün olmaması nedeniyle iki boyutlu sentetik veri setleri kullanılmıştır. Çok boyutlu veri setlerinde veri noktalarının çoğunlukla dış kabuk kısmında yoğunlaşması nedeniyle veri setleri kabuk tipinde oluşturulmuştur. Görüntü işleme çalışmalarında kenarları çıkartılmış imgelerdeki verilerin dış katmanlarda bulunması kabuk tipi verilere örnek olarak verilebilir. Gerçekleştirilen analiz çalışması ile iki boyutlu uzayda oluşturulan farklı topolojilerdeki kabuk tipi veri setlerinin; kümeler arası boşluk, küme içi boşluk, küme sayısı, kabuk kalınlığı, veri sayısı ve iç içe küme sayısı parametrelerine göre en başarılı kümeleme performansları işlem zamanı ve doğruluk ölçütleri ile gözlenerek optimum veri seti yapıları bulunmaya çalışılmıştır. Ayrıca, kullanılan KTSV'lerin çarpıklık ve basıklık gibi istatistiksel özellikleri ile kümeleme performansı arasındaki bağlantı araştırılmıştır. Gerçekleştirilen deneylerin sonuçları tablolar ve grafikler halinde sunulmuştur.