Geri Dön

n < p boyutlu biyolojik verilerde farklı kümeleme yöntemlerinin karşılaştırmalı olarak incelenmesi

A comparative study of different clustering methods on the biological data with n<p dimensions

  1. Tez No: 85341
  2. Yazar: İRFAN ÖZTÜRK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NECATİ YILDIZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Kümeleme Analizi, Sayısal Sınıflandırma, Ana Bileşenler Analizi, Ayırma Analizi, Korelasyon Analizi, Antep fıstığı, Kümeleme teknikleri, Zootekni, Cluster Analysis, Numerical Taxonomy, Principal Component Analysis, Discriminant Analysis, Correlation Analysis, Pistachio, Cluster technics, Zootechnics
  7. Yıl: 1999
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Harran Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Araştırma, n(küçüktür) p boyutlu olan, 24 farklı Antepfıstığı (Pistacia vera L.) tipi ve bu tiplerden alman 38 adet değişken üzerinde yapılmıştır. Ancak bu tip bir veri matrisine kümeleme analizine ilişkin bazı çok değişkenli test istatistiklerinin uygulanabilmesi için değişken sayısının (n^p) azaltılması gerekmektedir. Değişken sayısının azaltılmasında Ana Bileşenler (Principal Component) analizi, Ayırma (Diskriminant) analizi ve Korelasyon analizinden yararlanılmıştır. Sözü edilen metotlarla indirgenen değişkenler, farklı kümeleme metotlarıyla karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Sonuçta, kümelemede en uygun yöntemin Ana Bileşenler analizi ile birlikte kullanılan Ward metodunun olduğu belirlenmiştir. Küme sayısının belirlenmesinde ise en uygun ölçütün Cmax, Wilks Lambda ve Hotelling Lawley İz istatistiklerinin olduğu belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

This research was carried out on 38 variables taken from 24 types of pistachio (Pistacia vera L.) with n(small)p dimensions. However, in order to apply the some multivariate test statistics of clustering analysis to this type data matrix, the number of variables (nâ:p) must be decreased. For decreasing the number of variables, analysis of principle components, analysis of Discriminant and analysis of Principal Components and analysis of Correlation were used. Variables decreased by the methods mentioned above, was comparatively examined by different clustering methods. As a result it was shown that the most suitable method for clustering is the Ward method used with Principle Components analysis. Also it was concluded that the most suitable scales (measurement) to determine the number of clusters are Wilk's Lambda, Cmax and Hotelling Lawley Trace statistics.

Benzer Tezler

  1. Bazı kumarin-podandların sentezi ve uv spektroskopik incelemeleri

    The Synthesis of some coumarin-podands and their uv-spectroscopy

    NURİ KARSLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ÇAKIL ERK

  2. Çok boyutlu kaotik sistemler ile şifreleme

    Encryption with multi-dimensional chaotic systems

    ASİYE YİĞİT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ

  3. Diffraction of acoustic waves by a semi-infinite cylindrical pipe

    Akustik dalgaların silindir kesitli yarı-sonsuz bir borudan kırınımı

    BURAK POLAT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1997

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİNUR BÜYÜKAKSOY

  4. İki boyutlu kompleks kafes yapısı ile yüksek çözünürlüklü ters yapay açıklıklı radar görüntüleme

    High resolution inverse synthetic aperture radar imaging by two dimensional complex lattice structure

    IŞIN ERER YAZGAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. AHMET HAMDİ KAYRAN