“Kümeleme Tekniklerinin Temel Bilimlerde Kullanımı” başlıklı çalışma Oğuz Akpolat, Sinem Çağlar Odabaş, Gülçin Özevci, Nezahat İpteş tarafından yapılmış olup 23-25 Ocak 2013 tarihleri arasında Antalya’da yapılan Akdeniz Üniversitesi Akademik Bilişim 2013 konferansında sunulmuştur.

Verilerin kümelenmesinin amacı heterojen olan ana kütleyi homojen gruplara ayırmaktır.

Kümeleme yöntemleri, birim ya da değişkenleri uygun gruplara ayırırken grupları belirlemede izledikleri yaklaşımlara göre;
(1) Aşamalı Kümeleme Yöntemleri(Hierarchical Cluster Analysis Methods) ve
(2) Aşamalı Olmayan Kümeleme Yöntemleri(Nonhierarchical Cluster Analysis
Methods)
biçiminde iki temel gruba ayrılmaktadır.

Aşamalı Kümeleme Yöntemi olarak Öklit uzaklığının hesaplanmasını kullanan En Yakın Komşu yöntemi(Nearest Neighbor method) en basit yöntem olarak tek-bağ algoritmasında iki küme arasındaki uzaklık, her iki küme arasında yer alan kayıtlardan birbirlerine en yakın olanların uzaklığı olarak değerlendirilmektedir.

Kemometri, İstatistik ve matematikle birlikte bilgisayar kullanarak kimyasal verilerin işlenmesini sağlayan bir kimya disiplinidir. Kimyada deneysel verilerin değerlendirilmesi neden sonuç ilişkilerinin belirlenmesi açısından istatistiğin ilkelerine, veri gruplarının oluşturulması ve anlamlandırılması açısından veri madenciliği yöntemlerine, kabul edilebilir deney tasarımlarının gerçekleştirilebilmesi açısından modelleme ve optimizasyon tekniklerine ve tüm bu ilke, yöntem ve tekniklerin uygulanabilirliği açısından da bilgisayar donanımı, yazılımı, algoritma ve programlama ya da hazır olarak kullanılabilen paket programlarına ihtiyaç duyar.

Tek-bağ algoritmasında iki küme arasındaki uzaklık, her iki küme arasında yer alan kayıtlardan birbirlerine en yakın olanların uzaklığı olarak değerlendirilmektedir.
tek-bag

Çalışmayı indirmek için:

kumeleme_tekniklerinin_temel_bilimlerde_kullanimi

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir