Veri madenciliğinde modele dayalı kümeleme analizi
2017
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Prof. Dr. Ali İhsan Genç
Özet (TR)
Klasik analiz yöntemleri, büyük ölçekli verilere uygulandığında verimli sonuçlar elde edilememektedir. Bu sebeple veri madenciliği yöntemleri, çeşitli disiplinlerin ortak çalışmaları ile geliştirilmiştir. Veri madenciliğinin temel amaçlarından biri de verideki bilinmeyen grup yapısını belirlemektir. Kümeleme analizi verideki gruplanmayı belirlemeyi amaçlayan yöntemlerin genel adıdır. Bu yöntemlerden biri olan modele dayalı kümeleme analizi, sonlu karma modeller kullanarak veriyi kümelemektedir. Sonlu karma modellerin kümeleme analizinde kullanımı ile küme belirleme problemi istatistiksel modelleme problemine dönüştürülmüş olur. Bu tez çalışmasında modele dayalı kümeleme analizi incelenmiş. Bu yöntemin veri madenciliği uygulamaları gerçekleştirilmiş ve diğer yöntemlerle karşılaştırılması yapılmıştır.
Yazar
Dr. İsmet Birbiçer
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
İsmet Birbiçer (Yüksek Lisans Tezi). Veri madenciliğinde modele dayalı kümeleme analizi, 2017, Çukurova University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Çukurova University tezlerinden daha fazlası
- Anti-Müllerian Hormonunun (AMH) IVF hastalarında over rezervini belirlemekteki rolü(2011)
- Bankacılık sektöründe kredi riski yönetimi: Türk bankacılık sektöründe kredi riskini belirleyen değişkenler üzerine bir uygulama(2011)
- Kaplamalı ve kaplamasız iki farklı seramik braketin kompozit yapışma dayanıklılığının karşılaştırılması(2014)
- CMS detektörünün hf kalorimetresinin dört anotlu fotoçoğaltıcı tüplerinin kontrol testleri(2014)
- Lise öğrencilerinin denetim odaklarına göre mesleki olgunluklarının kariyer karar verme güçlüklerini yordama gücü(2017)
- Renal replasman tedavisi alan hastalarda SCUBE1 düzeyi ile elektrokardiyografi, ekokardiyografi bulguları, epikardiyal yağ dokusu ve karotis intima media kalınlığı arasındaki ilişki(2017)