Birkaç Veri Kümesi ile WEKA ve MATLAB Üzerinde Kümeleme Algoritmalarının Karşılaştırılarak İncelenmesi

Abstract

ÖZET Günümüzde teknoloji takip edilmesi zor bir hızla ilerlemektedir. Bu ilerlemenin bir sonucu olarak teknolojiden direkt veya dolaylı olarak etkilenen sektörlerde birçok yeni iş alanları ve alt sektörleri oluşmuştur. Bilişim teknolojilerinin alt dallarından biri olan veri tabanı sistemleri de bu teknolojik gelişimden etkilenmiş ve kendi içerisinde yeni teknolojik dallara sahip olmuştur. Veri tabanı analizi veya veri madenciliği buna örnektir. Önceki zamanlarda verilerin önemli olanları saklanmakta ve geri kalanı oluşturdukları ek depolama maliyetleri yüzünden kullanılmamakta iken, gelişen yapay zeka ve bilimsel esnek hesaplama yöntemleri ile bu önemsiz gibi gözüken veriler ciddi önem kazanmıştır. Veri madenciliği üzerinde bilgi sahibi olan bireyler çalıştıkları sektörler ile paralel olarak; geleceğe yönelik çeşitli tahminler, firmalarının içinde bulundukları durumun anlık incelenmesi, sosyal medya verilerine göre müşteri memnuniyeti ve bunu arttırmak için yapılması gerekenler gibi birçok alanda başarılı sonuçlar elde edebilirler. Daha çok tahmin ve analiz işlemlerinin önem kazandığı bu günlerde, tez çalışmamızda bu işlemlerin kullanıldığı kümleme algoritmaları ele alınmıştır. Bu tez çalışmasındaki amacımız K-Means kümeleme algoritması, Expectation Maximization kümeleme algoritması ve Hiyerarşik kümeleme algoritmları üzerinde derinlemesine bilgi sahibi olmak ve edindiğimiz bilgileri uygun yazılım platformları üzerinde denemektir. Bu amaçla, Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsünden alınan iklim verileri anlatılan kümeleme algoritmaları üzerinde denenmiştir. Kümeleme algoritmalarının herbiri MATLAB ve WEKA programları üzerinde uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar üzerinden kullanmış olduğumuz programlar ve algoritmaların karşılaştırılmaları yapılmıştır. Son olarak MATLAB ve WEKA kullanımlarının avantajları ve dezavantajlarından bahsedilmiştir.