K-Means Algoritması İle Otomatik Kümeleme

Erdoğmuş, Pakize; Çolak, Buket; Durdağ, Zehra

doi:10.31202/ecjse.264195

El-Cezeri Fen Ve Mühendislik Dergisi

2016

DOI: 10.31202/ecjse.264195

|View full text |Cite

K-Means Algoritması İle Otomatik Kümeleme

Pakize Erdoğmuş¹,

Buket Çolak²,

Zehra Durdağ³

Abstract: K-Means kümeleme algoritması verileri K giriş parametre sayısı kadar kümeye bölmektedir. Bu çalışmanın amacı ise kümelemeyi otomatik hale getirmek ve dışarıdan K parametresinin girilmesine gerek kalınmadan verileri uygun küme sayısınca kümelere yerleştirmektir. Geliştirilen otomatik K-Means algoritması sayısal veriler ve görüntüler üzerinde test edilmiş ve başarılı sonuçlara ulaşılmıştır.

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...

Citation Types

Supporting

Mentioning

Contrasting

Year Published

2021

2022

Publication Types

Select...

Article4

Relationship

Self Cite0

Independent4

Authors

Journals

Cited by 4 publications

References 2 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

Web Sitelerinde Gerçekleştirilen Oltalama Saldırılarının Yapay Zekâ Yaklaşımı ile Tespiti

Toğaçar

2021

Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

ÖzOltalama, kişisel bilgilerin internet üzerinden çalınmasına yönelik gerçekleştirilen yazılım tabanlı saldırılardır. Oltalama saldırılarında genellikle kişilerin kimlik bilgileri, kullanıcı parolaları, kredi veya banka kartı bilgileri gibi özel bilgilerin ele geçirilmesi amaçlanır. Bunun için en uygun ortam olarak genelde özel yazılım kodları içeren web sitesi uygulamaları veya elektronik posta sistemleri tercih edilir. Bu tür net uygulamalarında gelen cezbedici görsel veya metin tabanlı iletiler bireyleri yemleyerek saldırıların gerçekleştirilmesini sağlar. Milyarlarca insanın etkileşim içerisinde olduğu internet ortamında bu tür saldırıların önlemini zamanında alabilmek için teknolojik gelişmelerle paralel hareket etmek gerekir. Son zamanlarda, yapay zekâ teknolojileri internet güvenliği alanında adını duyurmayı başarmıştır. Bu çalışmada, makine öğrenme yöntemleri ile 11 binin üzerinde web sitesi incelenmiş ve oltalama saldırısı yapan web siteleri tespit edildi. Veri seti, 30 web parametresinden oluşmaktadır ve açık erişimlidir. Makine öğrenmesi yöntemleri ile her bir web sitesi için 30 özellik incelendi; oltalama saldırısını gerçekleştiren web siteleri ile gerçekleştirmeyen web siteleri sınıflandırıldı. Sonuç olarak, en iyi test doğruluk başarısı Rastgele Orman yöntemi ile %96,53 oranında gerçekleştirildi.

show abstract

Web Sitelerinde Gerçekleştirilen Oltalama Saldırılarının Yapay Zekâ Yaklaşımı ile Tespiti

Toğaçar

2021

Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Brand Perception of Supermarket Branded Products and Consumer Clusters

Doğanli

2021

Fiscaoeconomia

View full text Add to dashboard Cite

In the globalizing world, products are showing an increasing variety; from energy to electronics, informatics, textiles, automotive, food, and cleaning products. Consumers, whose social structures and economic incomes differ, and whose purchasing decisions differ from each other respectively, are also divided into further dividing smaller market segments. In order to be able to determine how the decisions are made, it appears that new marketing strategies need to be created and developed. Under these conditions, consumers, producers and retailers emerge as important concepts while determining the rules of branding. This study aims to determine the socioeconomic status, demographic characteristics, personal characteristics, shopping preferences and similar characteristics of customers who prefer or do not prefer supermarket brands. In the study, clustering and variance analysis and tukey tests were used in the process of determining the profile of the buyers. The information about the three clusters as a result of the analysis has been summarized and is shown in respective tables. According to the results, customers in cluster 1 with high income and high level of education are sensitive to the use of national / international brands and make their preferences in this direction. Supermarket branded products are not perceived as quality, they assume that price and quality are related. In cluster 2, there is a segment of the middle income group, who give importance to quality perception, perceive supermarket branded products as quality and find the price reasonable. In the 3rd cluster, individuals with low purchasing power define the branded product as high brand value, accessible, diverse and guaranteed by the supermarket

show abstract

İmar uygulamalarında dağıtımın veri madenciliği yöntemi kullanılarak yapılması

KARAASLAN¹,

Azgınoglu²,

Taşyürek³

2022

Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Şehirlerin plansız büyümeleri zamanla çarpık şehirleşme sorununu da beraberinde getirmiştir. Düzenli bir şehir modeli oluşturmak için belediyelerce, mevcut haliyle düzensiz kadastro parselleri bulunan alanların düzenli parseller haline getirilmesi gerekmekte, bu ise imar düzenlemeleriyle mümkün olmaktadır. Şehirleşmelerde insanlar daha büyük topluluklar haline gelmeye başladığında ortaya çıkan sosyal yaşantı alanlarının oluşturulması problemi için kullanılan yöntemlerden bir tanesi 3194 Sayılı İmar Kanunu'nun 18. Maddesi uygulamasıdır. Bu uygulama daha düzenli şehirleşmeye geçmek için belediyeler tarafından resen yapılmakta olup, dağıtım işleminde kadastro parselinin hangi imar parselinden verileceği manuel olarak yapılmaktadır. Bu durum hem uygulamanın yapılma süresini uzatmakta hem de yeni verilen parsellerde ortak sayısının optimumdan uzak gerçekleşmesine yol açmaktadır. Çalışma kapsamında ele alınan ve karakteristik olarak bir kümeleme problemi olan dağıtım problemine mekânsal veri madenciliği kapsamında kümeleme yöntemlerinden olan K-means ve Adaptif K-means algoritmalarıyla çözüm aranmış, 12 adet kadastro parsel alanının 6 adet imar parseline dağıtımı gerçekleştirilmiştir. Deneysel değerlendirmeler sonucunda Klasik K-means yönteminde parsellerde dağıtılamayan minimum alan 435 km2 iken Adaptik K-means yönteminde bu oran 23 km2'ye kadar düşmüş olup, genel değerlendirmede de yine Adaptif K-means yöntemi öne çıkmıştır.The unplanned growth of cities has brought about unplanned urbanization over time. To generate a regular city model, municipalities need to transform the areas with irregular cadastral parcels into standard parcels, which is possible with zoning regulations. One of the methods used to generate social life areas that arise when people start to become larger communities in urbanization is the application of Article 18 of the Zoning Law No. 3194. The municipalities make this application ex officio to switch to more regular urbanization. The zoning parcels the cadastral parcel will be given in the distribution process is done manually. This situation prolongs the implementation period and causes the number of partners to be far from the optimum in the newly assigned parcels. A solution has been sought for the distribution problem, clustering problem characteristically, which is considered within the scope of the study, with K-means and Adaptive K-means Algorithms, which are clustering method within the scope of spatial data mining. Twelve cadastral parcel areas were distributed to 6 zoning parcels. As a result of the experimental evaluations, it was seen that the Adaptive Kmeans algorithm was more successful. As a result of the experimental assessment, while the minimum area that cannot be distributed in the parcels was 435 km2 in the Classical K-means method, this ratio decreased to 23 km2 in the Adaptive K-means method, and the Adaptive Kmeans method came to the fore in the general evaluation.

show abstract

scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.

Contact Info

customersupport@researchsolutions.com

10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614

Henderson, NV 89052, USA

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

Blog Terms and Conditions API Terms Privacy Policy Contact Cookie Preferences Do Not Sell or Share My Personal Information

Made with 💙 for researchers

Part of the Research Solutions Family.

K-Means Algoritması İle Otomatik Kümeleme

Cited by 4 publications

References 2 publications

Web Sitelerinde Gerçekleştirilen Oltalama Saldırılarının Yapay Zekâ Yaklaşımı ile Tespiti

Web Sitelerinde Gerçekleştirilen Oltalama Saldırılarının Yapay Zekâ Yaklaşımı ile Tespiti

Brand Perception of Supermarket Branded Products and Consumer Clusters

İmar uygulamalarında dağıtımın veri madenciliği yöntemi kullanılarak yapılması

Contact Info

Product

Resources

About