Abstract

In this study, data mining was conducted with data of Sivas Erzincan Development Project (SEDP). The best algorithm classifies most successfully and classes generated by this algorithm were determined with SEDP data. Additionally, clustering analysis was conducted with these data by means of EM algorithm. As a result of this study, it was emerged that BayesNet is the algorithm with the highest classification rate and generated seven classes. As for the analysis conducted with EM algorithm, it was determined that data were clustered in three clusters

Keywords

• Data Mining, Classification Analysis, Clustering Analysis, SEDP, Bayesian classifier

Sivas Erzincan Kalkınma Projesi (SEKP) Verilerinin Veri Madenciliği ile Sınıflandırılması ve Kümelenmesi

Abstract

Bu çalışmada, sınıflandırma ve kümeleme yöntemiyle Sivas Erzincan Kalkınma Projesine (SEKP) ait veriler kullanılarak veri madenciliği yapılmıştır. SEKP verileri ile hem bu verileri en başarılı sınıflandıran algoritma, hem de bu algoritmasının ürettiği sınıflar tespit edilmiştir. Ayrıca bu veriler ile EM algoritmasıyla kümeleme analizi yapılmıştır. Çalışmanın sonucunda BayesNet algoritmasının sınıflandırma oranı en yüksek algoritma olduğu, yedi sınıf ürettiği ortaya çıkmıştır. EM Algoritmasıyla yapılan analizde de verilerin üç ayrı kümede kümelendiği saptanmıştır

Keywords

• Veri Madenciliği, Sınıflandırma Analizi, Kümeleme Aalizi, SEKP, Bayesian classifier