Kümeleme Algoritmalarında Kullanılan Farklı Yöntemlere Genel Bakış
Abstract
Veri madenciliği, birçok teknik ve algoritmayı kullanarak büyük veri tabanlarından anlamlı bilgileri çıkarma işlemidir. Veri madenciliği genellikle, “verilerde bilgi keşfi” olarak adlandırılan ve bu bilgileri bulmak için kullanılan yöntemlerdir. Veri madenciliğinin temel yöntemlerinden birisi olan kümeleme yöntemidir. Kümeleme yöntemi günümüz dünyasında hızla çoğalan verilerin analizinde kullanılacak en güçlü yöntemlerdendir. Kümeleme bazı benzerlik mesafelerine dayalı olarak verilerdeki doğal gruplamaları veya kümeleri bulma tekniğidir. Kümeleme aslında birçok farklı veri analizlerinde temel bir adımdır. Bundan dolayı bu derlemede kümeleme algoritmalarında kullanılan farklı yöntemler özet bir şekilde anlatılmıştır.
Keywords
References
- Agrawal R, Gehrke J, Gunopulos D, Raghavan P. 1998. Automatic subspace clustering of high dimensional data for data mining applications. Proceedings of the 1998 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data.
- Agrawal R, Gehrke JE, Gunopulos D, Raghavan P. 1999.Automatic subspace clustering of high dimensional data for data mining applications. In: Google Patents.
- Alldrin N, Smith A, Turnbull DJ. 2003. Clustering with EM and K-means. University of San Diego, California, Tech Report. 261-295.
- Anderberg MR. 2014.Cluster analysis for applications: probability and mathematical statistics: a series of monographs and textbooks, Cilt 19. Academic press.
- Ankerst M, Breunig MM, Kriegel HP, Sander J. 1999. OPTICS: ordering points to identify the clustering structure. ACM SIGMOD Record, 28(2): 49-60.
- Belacel N, Wang Q,Cuperlovic-Culf M. 2006. Clustering methods for microarray gene expression data. OMICS, 104: 507-531.
- Belli F, Beyazit M, Güler N. 2012. Event-Oriented, Model-Based GUI Testing and Reliability Assessment—Approach and Case Study. Advances in Computers, 85: 277-326.
- Berggren JL. 2017.Episodes in the mathematics of medieval Islam: Springer.
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Engineering
Journal Section
Review
Publication Date
October 1, 2020
Submission Date
March 4, 2020
Acceptance Date
April 21, 2020
Published in Issue
Year 2020 Volume: 3 Number: 4