KÜMELEME ANALİZiNDE OPTİMAL KÜME SAYISININ BELİRLENMESİ: MEDYANA GÖRE DÜZELTİLMİŞ SİLÜET KATSAYISI

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Veri Bilimi, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: Fatih Emre Öztürk

Danışman: Neslihan Demirel

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Kümeleme, gözlemleri benzerliklerine göre gruplara ayıran denetimsiz bir öğrenmedir. En yaygın kullanılan kümeleme algoritması k-ortalamalardır. Ancak bu kümeleme algoritmasında küme sayısının önceden belirlenmesi gerekmektedir. Optimal küme sayısını belirlemek için bazı yöntemler vardır. En yaygın kullanılan yöntemler bazı durumlarda başarısız olur. Bu tezde, optimum küme sayısını belirlemek için alternatif bir yöntem olarak Medyana Dayalı Düzeltilmiş Siluet Katsayı yöntemini önerilmiştir. Yöntemin başarısı, hem simüle edilmiş hem de gerçek veri setlerinde Ortalama Silüet, Calinski-Harabasz ve Davies-Bouldin yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Yöntemler, küme doğrulama metrikleri (Başarı Oranı, Yakınlık Oranı, Rand Endeksi ve Meila'nın Bilgi Varyasyonu) ile karşılaştırılmıştır. Medyana Dayalı Düzeltilmiş Silüet Katsayısı, tüm metrikler ve çalışmalarda en başarılı yöntem olarak saptanmıştır.