Benzerlik ölçüleri ve kümeleme analizi

Abstract

Güncel hayatta karşılaşılan çoğu problem iki veya daha fazla değişken içermektedir. Budeğişkenler arasındaki ilişkinin tespiti çok önemlidir. Bunun için kümeleme analizi,faktör analizi ve temel bileşenler analizi gibi çok değişkenli istatistiksel veri analiziteknikleri kullanılmaktadır. Dolayısıyla, bu tezin amacı bahsedilen teknikleri detaylıolarak irdelemektir. İncelenen bu istatistiki yöntemler Teucrium türüne ait verilereuygulanarak, bu türler bazı karakterlere göre sınıflandırılmaya çalışılmıştır.Bu çalışma yedi ana bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde tezin konusu ile ilgilialt yapı verilmiştir. İkinci bölümde literatürde sıkça kullanılan klasik benzerlik ölçüleritanıtılmıştır. Üçüncü bölümde, faktör analizi hakkında kısaca bilgi verilmiştir. Dördüncübölümde, kümeleme analizi irdelenmiştir. Ayrıca, kümeleme analizi sonucu oluşankümelerin şematik olarak gösterilimi incelenmiştir. Beşinci bölümde, teoriksel bilgilerin uygulaması yapılmadan önce, uygulama için gerekli olan malzeme ve yöntem hakkında kısa bir bilgi verilmiştir. Altıncı bölümde, benzerlik yöntemlerinin yapay ve gerçek dünya problemi verileri üzerine uygulaması yapılmıştır. Yedinci bölümde, uygulamadan elde edilen sonuçlar ve ileriye dönük çalışmalar hakkındabilgi verilmiştir.

Most problems encountered in daily life contain two or more variables. Determining therelationship between these variables is very important. For this, multivariatestatistical data analysis techniques such as cluster analysis, factor analysis and principalcomponent analysis are used. Therefore, the objective of this thesis is to analysis thementioned techniques in detail. In addition, the examined these statistical techniquesare applied data of Teucrium species that microbiological taxa and these species wereclassified based on their characters.This study consists of seven main sections. In the first section, it is given to infrastructurerelated to the topic of the thesis. In the second section, classical similaritymeasure commonly used in the literature are introduced. In the third section, briefinformation about the factor analysis are given. In the fourth section, cluster analysisare examined. In addition, clusters formed as a result of cluster analysis was examinedschematic illustration. In the fifth section, before making the application of theoreticalinformation, a brief information has been given about the methods and materialsrequired for the application. In the sixth section, the application of similarity methodson artification and real-world problems are reviewed. In the seventh section, it is giventhat information about prospective study and the results obtained from the application.