Mekansal-zamansal veri madenciliğinde kümeleme analizi
Clustering analysis in spatio-temporal data mining
Yazar: TURGUT ÖZALTINDİŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF ÖZGE ÖZDAMAR
Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Günümüzde, teknolojik gelişmeler ile birlikte üretilen ve depolanan veri hiç olmadığı kadar büyümüş ve çeşitlenmiştir. Artık fotoğraf, video ya da uzayı gözlemleyerek elde etiğimiz büyük boyutlu sinyallerden veri madenciliği kullanılarak bilgi keşfi yapılmaktadır. Verinin büyümesi ve çeşitlemesinin sonucu olarak yapısı da farklılaşmakta ve veri madenciliğinde kullanılan tekniklerinin değişen boyut ve veri yapılarına göre uyarlanması gerekmektedir.
Bahsedilen bu farklı veri yapılarından biri mekansal veridir. Mekansal veri setleri, gözlemlere ait  mekansal bilginin enlem ve boylam olarak veri setine dahil edilmesiyle oluşturulur. Mekansal (coğrafik) verilerin günümüz teknolojisinde sıklıkla kullanılmaya başlamasıyla, veri madenciliği bu alanda uygulanmış ve Mekansal Veri Madenciliği (Spatial Data Mining) kavramı ortaya çıkmıştır.
Mekansal bir veri setinin zaman değişkeni barındırması durumunda veri setinin yapısı değişmekte ve Mekansal Veri Madenciliğinde kullanılan tekniklerin bu yapıya uyarlanması gerekmektedir. Bu gereklilik ile birlikte, mekansal-zamansal veri üreten/depolayan kurum ve bilimsel araştırmalarının sayısının artması, yakın zamanda Mekansal-Zamansal Veri Madenciliği (Spatio-temporal Data Mining) kavramının ortaya çıkmasına neden olmuştur.
Bu çalışmada, Mekansal ve Mekansal-Zamansal Veri Madenciliğinde kullanılan kümeleme algoritmaları tanıtılmış ve 1970-2017 yılları arasında Türkiye'nin tüm illerini kapsayan ortalama sıcaklık ve yağış miktarları üzerinde ST-DBSCAN algoritmasını kullanılarak mekansal-zamansal kümelenme analizi yapılmıştır. Önümüzdeki yıllarda bu alanda literatür çalışmasının çoğalarak birçok algoritmanın mekansal-zamansal veri yapısına uyarlanması öngörülmektedir.

Abstract:
Nowadays, with the technological developments, the data that is produced and stored has grown and diversified as never before. Now, data mining is used to discover information from large-sized signals obtained by observing photographs, video or space. As the result of the growth and diversification of the data, the structure of the data is different and the techniques used in the data mining have to be adapted according to the changing dimensions and data structures.
One of these different data structures is the spatial data. Spatial data sets are created by including the spatial information of the observations into the data set as latitude and longitude. As spatial (geographical) data is frequently used in today's technology, data mining has been applied to this area and the concept of Spatial Data Mining has emerged.
If a spatial data set contains time variable data, the structure of the data set changes and the techniques used in Spatial Data Mining need to be adapted to this structure. With this requirement, the increase in the number of institutions and scientific researches that produce/store spatial-temporal data has led to the emergence of Spatio-Temporal Data Mining in the near future.
In this study, clustering algorithm used in Spatial and Spatio-Temporal Data Mining were introduced and between the years 1970-2017 ST-DBSCAN spatio-temporal clustering algorithm was performed on the average temperature and precipitation covering all the provinces of Turkey. In the coming years, it is predicted that the literature study in this area will be increased and adapted to the spatio-temporal data structure of many algorithms.