Year 2016, Volume 8, Issue 15, Pages 85 - 94 2016-06-13

Temel Bileşenler Analizi Ve K-Ortalama Kümeleme Yönteminin Birlikte Kullanımı: Bir Örnek Uygulama- Combined Use Of Principal Component Analysis And K-Clustering Method: A Case Study

Nilgün ŞENGÖZ [1] , Gültekin ÖZDEMİR [2]

564 1313

Bu çalışmada, veri setlerinin kümelenmesi için kullanılan yöntemlerden biri olan K-ortalama yöntemi incelenmiştir. Buna istinaden büyük ölçekte verilen veri setlerini kümelemekte bir takım zorluklar yaşandığından ötürü boyut indirgemede yaygın olarak kullanılan Temel Bileşenler Analizi yöntemi kullanılmıştır. 3 farklı kümeye ayrılmak istenen veri seti için öncelikle, k-ortalama yöntemi uygulanmış olup, toplamdaki hata sayısı 16 olarak görülmüştür. Sonrasında temel bileşenler analizi kullanılarak boyut indirgenmiş ve böylelikle 16 olan hata sayısı 13’e düşmüştür. 

Temel Bileşenler Analizi, K-Ortalama, Veri Boyut İndirgeme, Sınıflandırma, Kümeleme Yöntemi
  • Alpar, Reha (2011). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler. Detay Yayıncılık, 3. baskı
  • Arthur, David & Vassilvitskii, Sergei (2007) k-means++: The Advantages of Careful Seeding
  • Ding, Chris, He, Xiaofeng (2004), “K-means Clustering via Principal Component Analysis”, Proceedings of the 21st International Conference on Machine Learning, Banff, Canada.
  • Hartigan, John., & Wang, M. (1979). A K-means clustering algorithm. Applied Statistics, 28, 100–108.
  • Hatcher, Larry (1994), A Step-by-Step Approach to Using the SAS System for Factor Analysis and Structural Equation Modeling, Cary, NC: The SAS Institute. Review pp. 325-339.
  • Jang, Jyh-Shing Roger. Jyh-Shing Roger Jang, Chuen-Tsai Sun, Eiji Mizutani, (1997) “Neuro- fuzzy and soft computing: a computational approach to learning and machine intelligence”
  • Jolliffe, I. (2002). Principal Component Analysis. Springer. 2nd edition.
  • Lloyd, Sarah. (1957). Least squares quantization in pcm. Bell Telephone Laboratories Paper, Marray Hill.
  • MacQueen, James. (1967). Some methods for classiŞcation and analysis of multivariate observations. Proc. 5th Berkeley Symposium, 281–297.
  • Pinkowski, Brain, (1997). Principal component analysis of speech spectrogram images. Pattern Recogn, 30, 777–787.
  • Ramsay, James, Munhall KG, Gracco VL, Ostry DJ. (1996). Functional data analyses of lip motion. J Acoust Soc Am., 99, 3718-3727.
Journal Section Articles
Authors

Author: Nilgün ŞENGÖZ

Author: Gültekin ÖZDEMİR

Dates

Publication Date: June 13, 2016

Bibtex @ { makusobed260816, journal = {Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi}, issn = {1309-1387}, eissn = {1309-1387}, address = {Mehmet Akif Ersoy University}, year = {2016}, volume = {8}, pages = {85 - 94}, doi = {}, title = {Temel Bileşenler Analizi Ve K-Ortalama Kümeleme Yönteminin Birlikte Kullanımı: Bir Örnek Uygulama- Combined Use Of Principal Component Analysis And K-Clustering Method: A Case Study}, key = {cite}, author = {ŞENGÖZ, Nilgün and ÖZDEMİR, Gültekin} }
APA ŞENGÖZ, N , ÖZDEMİR, G . (2016). Temel Bileşenler Analizi Ve K-Ortalama Kümeleme Yönteminin Birlikte Kullanımı: Bir Örnek Uygulama- Combined Use Of Principal Component Analysis And K-Clustering Method: A Case Study. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8 (15), 85-94. Retrieved from http://dergipark.org.tr/makusobed/issue/24658/260816
MLA ŞENGÖZ, N , ÖZDEMİR, G . "Temel Bileşenler Analizi Ve K-Ortalama Kümeleme Yönteminin Birlikte Kullanımı: Bir Örnek Uygulama- Combined Use Of Principal Component Analysis And K-Clustering Method: A Case Study". Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 8 (2016): 85-94 <http://dergipark.org.tr/makusobed/issue/24658/260816>
Chicago ŞENGÖZ, N , ÖZDEMİR, G . "Temel Bileşenler Analizi Ve K-Ortalama Kümeleme Yönteminin Birlikte Kullanımı: Bir Örnek Uygulama- Combined Use Of Principal Component Analysis And K-Clustering Method: A Case Study". Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 8 (2016): 85-94
RIS TY - JOUR T1 - Temel Bileşenler Analizi Ve K-Ortalama Kümeleme Yönteminin Birlikte Kullanımı: Bir Örnek Uygulama- Combined Use Of Principal Component Analysis And K-Clustering Method: A Case Study AU - Nilgün ŞENGÖZ , Gültekin ÖZDEMİR Y1 - 2016 PY - 2016 N1 - DO - T2 - Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 85 EP - 94 VL - 8 IS - 15 SN - 1309-1387-1309-1387 M3 - UR - Y2 - 2019 ER -
EndNote %0 Mehmet Akif Ersoy University Journal of Social Sciences Institute Temel Bileşenler Analizi Ve K-Ortalama Kümeleme Yönteminin Birlikte Kullanımı: Bir Örnek Uygulama- Combined Use Of Principal Component Analysis And K-Clustering Method: A Case Study %A Nilgün ŞENGÖZ , Gültekin ÖZDEMİR %T Temel Bileşenler Analizi Ve K-Ortalama Kümeleme Yönteminin Birlikte Kullanımı: Bir Örnek Uygulama- Combined Use Of Principal Component Analysis And K-Clustering Method: A Case Study %D 2016 %J Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi %P 1309-1387-1309-1387 %V 8 %N 15 %R %U
ISNAD ŞENGÖZ, Nilgün , ÖZDEMİR, Gültekin . "Temel Bileşenler Analizi Ve K-Ortalama Kümeleme Yönteminin Birlikte Kullanımı: Bir Örnek Uygulama- Combined Use Of Principal Component Analysis And K-Clustering Method: A Case Study". Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 8 / 15 (June 2016): 85-94.
AMA ŞENGÖZ N , ÖZDEMİR G . Temel Bileşenler Analizi Ve K-Ortalama Kümeleme Yönteminin Birlikte Kullanımı: Bir Örnek Uygulama- Combined Use Of Principal Component Analysis And K-Clustering Method: A Case Study. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 2016; 8(15): 85-94.
Vancouver ŞENGÖZ N , ÖZDEMİR G . Temel Bileşenler Analizi Ve K-Ortalama Kümeleme Yönteminin Birlikte Kullanımı: Bir Örnek Uygulama- Combined Use Of Principal Component Analysis And K-Clustering Method: A Case Study. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 2016; 8(15): 94-85.