K-MEANS VE HİYERARŞİK KÜMELEME ALGORİTMANIN WEKA VE MATLAB PLATFORMLARINDA KARŞILAŞTIRILMASI

Yıl 2019, Cilt: 11 Sayı: 3, 303 - 317, 03.07.2019

Mustafa Takaoğlu , Faruk Takaoğlu

Öz

Günümüz teknolojik gelişmeleri ve gelinen nokta ele alındığında, veri tabanı
yönetimi ve veri madenciliğinin büyük önem kazandığı görülmektedir. Geçmişte
veri yığınlarının kapladıkları alan ve depolama masrafları firmalar için gereksiz
bir masraf olarak görülmekteydi. Günümüzde ise veri yığınlarının işlenmesi ve
yorumlanması sayesinde elde edilen kazanımlar, irili ufaklı tüm resmi ve özel
sektör kurum ve kuruluşlarının ilgisini çekmektedir. Bu sebeple günümüzün
popüler çalışma alanlarından biri olan veri madenciliğinin önemi artmaktadır. Veri
madenciliğinin sıkça kullanılan yöntemlerinden biri olan kümeleme algoritmaları
ise bu alanda çalışma yapacak kişilerin bilgi sahibi olması gereken konulardan
biridir. Bu çalışmamızda iki kümeleme algoritması incelenmiştir. K-Means
kümeleme algoritması ve Hiyerarşik kümeleme algoritması bu doğrultuda ele
alınmıştır. Ele alınan bu algoritmalar Kandilli iklim verileri kullanılarak WEKA
ve MATLAB platformlarında teste tabi tutulmuştur. WEKA ve MATLAB
platformlarındaki bulgulara göre, her iki yöntemin üstün ve kısıt oluşturan yönleri
irdelenmiştir.

Anahtar Kelimeler

WEKA, MATLAB, K-Means, Hierarchical Clustering

Kaynakça

• Dubes, C.R., Jain, K.A. Algorithms for Clustering Data. Prentice Hall Englewood Cliffs, New Jersey 07632, pp. 55-141, 1988. ISBN 0-13-022278-X. Kendall, M.G. Discrimination and Classification. In Multivariate Analysis (P.R. Krishnaiah, ed.), Academic Press, Inc., New York, pp. 165-185, 1966. Steinhaus, H. Sur la division des corps meteriels en parties. Bull. Acad. Polon Sci. (in French), 4(12):801-804, 1957. MR.0090073.Zbl.0079.16403.