Kayıp değer atamasına bulanık kümeleme yaklaşımı
Fuzzy clustering approach to missing value imputation
Yazar: ALEYNA KOL
Danışman: PROF. DR. GÜLHAYAT GÖLBAŞI ŞİMŞEK
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Çalışmalarımızda yer alan veri setlerinde hücrelerde bulunan değerlerin 
gözlenememesi durumu eksik veri, kayıp veri veya tamamlanamamış veri olarak 
isimlendirilmektedir. Kayıp değerleri bulabilmek ve veri setlerindeki eksikleri 
tamamlayarak daha sağlıklı sonuçlara ulaşabilmek amaçlanmıştır. Eksik verileri 
tamamlamak için çeşitli kayıp veri tahmin etme yöntemleri bulunmaktadır. Bu 
çalışmada kayıp verileri tahmin etme yöntemlerine alternatif bir yöntem olarak 
bulanık c-ortalamalar yöntemi kullanılmıştır. Yöntemin eksik verilerin 
tamamlanmasında uygunluğu incelenmiştir. 
Bu çalışmada "Depresyon Anksiyete ve Stres Ölçekleri-21" (DASS-21) veri seti 
kullanılmıştır. DASS-21 veri setinden %1, %5, %10 ve %20 oranlarında rastgele 
veri kaybedilmiştir. Her veri seti için 100 tekrar yapılarak yöntemlerin 
performansları karşılaştırılmıştır. 
Bu çalışmada belirli küme sayılarına ayrılarak RMSE, MAE ve Cronbach alfa 
değerleri hesaplanmıştır. Veri setlerindeki kayıpların tahmin edilmesinde 
örneklem büyüklüğünün bir etkisinin olup olmadığını anlamak amacıyla tam veri 
seti yarıya indirilerek yapılan işlemler yeniden uygulanarak iki veri setinin 
sonuçları karşılaştırılmıştır. Bulanık C-Ortalamalar 1'den 11'e kadar küme sayıları artırılarak sonuçlar incelenmiştir. Çıkan değerlerin, sıklıkla kullanılan 
ortalama atama, medyan atama ve mod atama yöntemleri ile kıyaslanması 
yapılmıştır. Araştırmanın uygulaması R Studio programında gerçekleştirilmiştir.

Abstract:
n the data sets in our studies, the situation where the values in the cell cannot be 
observed is called missing data, missing data or incomplete data. It is aimed to find 
missing values and reach more accurate results by completing the missing data in 
the data sets. There are various missing data estimation methods to complete 
missing data. In this study, the fuzzy c-means method was used as an alternative 
method to estimating missing data. The suitability of the method in completing 
missing data was examined. "Depression Anxiety and Stress Scales-21" (DASS-21) data set was used in this 
study. Random data was lost at rates of 1%, 5%, 10% and 20% from the DASS-21 
data set. The performances of the methods were compared by performing 100 
repetitions for each data set.
In this study, RMSE, MAE and Cronbach's Alpha values were calculated by 
dividing into certain cluster numbers. In order to understand whether the sample 
size has an effect on estimating the losses in the data sets, the results of the two data 
sets were compared by halving the full data set and applying the operations again. 
Fuzzy C-Means the results were examined by increasing the number of clusters 
from 1 to 11. The resulting values were compared with the frequently used mean assignment, 
median assignment and mode assignment methods. The application of the research 
was carried out in the R Studio program.