Birkaç veri kümesi ile WEKA ve MATLAB üzerinde kümeleme algoritmalarının karşılaştırılarak incelenmesi
Using couple of datasets, analysis by comparing clustering algorithms between WEKA and MATLAB platforms
Yazar: MUSTAFA TAKAOĞLU
Danışman: PROF. DR. ZAFER ASLAN
İstanbul Aydın Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

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 kümeleme algoritmaları ele
alınmıştır. Bu tez çalışmasındaki amacımız K-Means kümeleme algoritması, Expectation
Maximization kümeleme algoritması ve Hiyerarşik kümeleme algoritmaları 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 her biri 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.

Abstract:
Nowadays, it is impossible to follow technological developments because of it's rapidly
growing trend. As a result of this trend, new branches of business sectors appear. One of
the sub branch of technology area which is called as database systems faced with same
situation. It is effected by this technological growing trend. Data mining sector had been
derivated like this way. Former database systems only cares personal and meta datas and
see the other datas as a weight. But today, with the help of artifical intelligence and
scientific flexible calculation ways data stacks has become more important than ever.
The people who become experienced about data mining and it's usage, can use their
abilities in parallel business sectors.For instance, finance sector personnels can perform
their datamining skills on predicting the future of their special area. On the other hand,
company can measure gladness of their customers according to social media responses.
Business men can predict or estimate their current and future position in the global and
local market. As a summary, expectation of the employees which includes tech workers
and business specialists are using data mining solutions for prediction. And prediction
job has always links with clustering algorithms. That's why I choose comparing
clustering algorithms over some Boğaziçi University Kandilli Observatory and
Earthquake Research Institute values of Turkey as a master thesis of mine. For
accomplish this task, I used Matlab and Weka platforms as computer programmes. I
choosed mostly used clustering algorithms which are K-Means, Expectation
Maximization and Hierarchical Clustering algorithms to compare with each other. With
the help of these comparisons, I would like to be experienced about clustering
algorithms and their mostly used platforms. Firstly, I defined each algorithm on both
platforms and than I opportunity to compare them with each other according to their
advantages and disadvantages.