VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE ÜLKELERİ GELİŞMİŞLİK ÖLÇÜTLERİNE GÖRE KÜMELEME ÜZERİNE BİR UYGULAMA

Akkuş, Banu

DSpace Ana Sayfası
→
Enstitüler -- Institutes
→
Fen Bilimleri Enstitüsü -- Institute of Natural & Applied Science
→
Tezler -Thesis
→
Öğe Göster

dc.contributor.author	Akkuş, Banu
dc.date.accessioned	2019-04-18T10:01:27Z
dc.date.available	2019-04-18T10:01:27Z
dc.date.issued	2017-08
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11547/1433
dc.description.abstract	Bir amaç doğrultusunda elde edilen verilerden anlamlı sonuçlar çıkarılması işlemine veri madenciliği denir. Kümeleme analizi de veri madenciliği alanında sıklıkla kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında öncelikle kümeleme analizi kavramları açıklanmıştır. Çalışmada kullanılacak algoritmalar tanıtıldıktan sonra Dünya Bankası ‘nın we b sitesinden elde edilen verilere bu algoritmalar uygulanmıştır. Bu çalışmada amaç, önceden belirlenmiş parametreler göz önüne alınarak ülkelerin gelişmişlik ölçütlerine göre kümelenmesidir. Çalışma kapsamında 214 ülkeye ait 2015 verileri ele alınmıştır. Bu verilere Self Organizing Map ve K-Means kümeleme algoritmaları uygulanmış, sonrasında da elde edilen kümeler değerlendirilmiştir. Ayrıca ülkemizin bu kümelerdeki konumu da incelenmiştir.	tr_TR
dc.language.iso	tr	tr_TR
dc.publisher	İSTANBUL AYDIN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ	tr_TR
dc.subject	Kümeleme Analizi	tr_TR
dc.subject	K – Means Algoritması	tr_TR
dc.subject	Self Organizing Map Algoritması	tr_TR
dc.subject	Clustering Analysis	tr_TR
dc.subject	K- Means Algorithm	tr_TR
dc.subject	Self Organizing Map	tr_TR
dc.title	VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE ÜLKELERİ GELİŞMİŞLİK ÖLÇÜTLERİNE GÖRE KÜMELEME ÜZERİNE BİR UYGULAMA	tr_TR
dc.type	Thesis	tr_TR
dc.description.abstractol	The process of extracting meaningful results from data obtained in the direction of a goal is called data mining. Clustering analysis is also frequently used in the field of data mining. In this thesis study, firstly clustering analysis concepts are explained. These algorithms have been applied to the data obtained from the World Bank website after the algorithms to be used in the study have been introduced. The purpose of this study is to cluster countries according to their development criteria, taking into account pre-determined parameters. The study covered data from 214 countries . Self Organizing Map and K-Means clustering algorithms were applied to these data, and then the obtained clusters were evaluated. In addition, the position of our country in these clusters has been examined.	tr_TR